CPU和GPU真融合 APU異構系統架構解析

    可以看到，在硬件層面，HSA架構當中的異構統一內存訪問是一項關鍵技術，因此有必要詳細介紹一下UMA：

    一個真正的UMA系統中，所有的計算核心共享一個單一的內存地址空間，而NUMA采用非統一內存訪問的GPU計算系統，不同的地址需要額外的數據來實現堆棧管理，頻繁的拷貝，同步和地址轉換增加了編程復雜性。HSA恢復GPU到統一內存訪問，異構計算取代GPU計算。

    hUMA的主要特性：

    1. 雙向的一致性，CPU和GPU任何一個處理單元做出的更新對其他的處理單元都是可見的。

    2. GPU支持分頁內存管理，GPU可以產生缺頁異常，不再受限于傳統的頁表鎖定內存；

    3. 系統整體內存空間的全局管理，CPU和GPU進程可以從整個內存空間中動態分配內存。

    以往的處理器都不支持hUMA架構，此時數據需要在CPU和GPU之間復制，CPU先把數據從內存復制到顯存中，等GPU完成計算之后，再從顯存中復制到內存中。如此頻繁的轉移數據，會浪費不少處理器時間，導致處理器效能不高，同時占據了大量的系統總線帶寬。

    未來處理器采用hUMA架構之后，數據就無需復制了，CPU只需將指針傳遞到GPU，GPU處理完畢后，CPU就可以直接讀取結果，這樣將極大的提高處理器效能，并降低對總線帶寬的占用。

    最后再來回顧一下hUMA架構的特性：整體內存空間訪問、分頁內存、雙向一致性、GPU快速訪問系統內存、動態內存分配。值得一提的是，目前已經上市的APU產品還不能支持hUMA架構，AMD會在下半年發布的下一代APU產品中提供支持，屆時異構計算的效能將會得到釋放。