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AMD期望通过技术创新打破传统PC桎梏

责任编辑:editor004 |来源:企业网D1Net  2014-06-06 16:38:23 本文摘自:比特网

当PC行业都陷于停滞时,AMD期望通过自己的技术创新打破传统PC的桎梏,为用户带来更好的应用体验,为行业带来更多活力。前不久,AMD推出了代号为Kaveri的新一代APU,真正将CPU和GPU融合在一起,真正实现了HSA(Heterogeneous System Architecture,即异构系统架构),这也是AMD在当年推出Athlon、Opteron、真双核产品之后又一款在架构层面上有颠覆性创新意义的产品,将为AMD未来的产品技术发展奠定坚实的基础,是AMD在技术领域以及产品领域的一个重要里程碑。

异构是方向 架构有差异

在AMD看来,传统的处理器架构设计并不能很好地满足所有的应用需求,不同的应用需要到不同的架构。“GPU在数据并行计算和图形处理上有着天然的优势,CPU适合处理例如操作系统、轻负载应用等传统工作。因此,从处理器设计的角度,我们需要让合适的计算单元做合适的工作。”AMD全球副总裁Manju Hegde在接受ChinaByte比特网记者采访时表示,“根据应用的计算性能要求,平衡使用CPU和GPU资源,甚至将以前(异构计算出现之前)需要CPU做、但又勉为其难的工作交给更适合的计算设备GPU,就能很好地降低设备功耗。”

实际上,目前所有的处理器生产商都在支持异构计算,这已是大势所趋。不过,即使是异构计算,也有不同的技术实现手段。“在传统的异构系统中,CPU和GPU无法共享数据,数据需要来回搬迁,效率低且增加功耗。不过,AMD走出了一条创新的道路,HSA。”Manju Hegde说,“HSA架构下,CPU和GPU在内存管理上是统一的,内存数据对于CPU和GPU完全可见,数据无需在CPU和GPU之间搬迁,大大节省系统资源。对于程序员,这种设计可显著降低异构应用的编程难度。以OpenCL编程为例,程序员可以在不同设备间传递指针而不是数据,这就可以将更多传统上由CPU处理的数据结构放到GPU上处理。CPU和GPU统一的内存模型,也使得OpenMP/Java这类共享内存模型的编程语言成为HSA的编程语言,从根本上解决异构应用编写困难的局面。”

推动HSA变成开放标准 以IP决胜

事实上,目前包括英特尔、英伟达等多家厂商都在提供异构计算的产品,并应用了不同的技术方案。为更好地推广HSA,AMD正在推动将HSA架构变成开放标准,与其他处理器公司共同推动异构计算的生态环境。“HSA最终会落到硬件层面上,这意味着厂商都可以拿这个规范去设计他们的硬件。”Manju Hegde说,“在未来,我们会看到有很多公司用HSA标准去开发硬件。”标准化也意味着更激烈的竞争,AMD如何实现其差异化?Manju Hegde说,“AMD的思路是自己的IP优势。我们的差异化体现在我们制造芯片的知识产权上面,比如AMD异构芯片的电源管理,芯片模块化设计从而提供更多HSA兼容的芯片模块,异构芯片间Cache处理能力,GPU架构等等。”

不仅如此,AMD还将在异构计算系统生态环境进行持续不断投入,让软件程序员能够在AMD平台上获得最好的编程体验。“程序员只需要关注代码,而不需要关心整个硬件系统架构的差异,软件写完后可以在异构计算平台上表现的更好,这也就AMD提供差异化的表现形式之一。”Manju Hegde说。从软件的角度来说,AMD的HSA架构中包括开发工具,编译器,软件库和一些中间件,这四大部分对开发人员而言不可缺少。

HSA应用广泛 前景灿烂

在Manju Hegde看来,HSA架构的应用前景看好,跟根据不同的应用环境进行调整。“HSA在终端设备的视觉计算方面有很好的应用,例如人脸识别系统等等。而在高性能计算领域,HSA则有更广泛的空间。””Manju Hegde说,“服务器里有很多计算密集型的任务,例如高性能计算当中就有很多数据处理会变成矩阵乘法操作,这种任务对计算性能要求很高,在经过一定计算之后会返回结果,并需要一个决策过程,如此反复再进行下一个处理。CPU非常适合做决策,但GPU则非常适合大型矩阵操作。HSA将CPU和GPU进行了高效连接,这种在架构上的调整让调度无需考虑数据所在(是在CPU还是GPU上),也无需考虑处理过程(在决策还是在计算),使HSA不但适用于终端设备,也是服务器和高性能计算非常好的技术实现方式。”

专注于异构计算的中科院计算所并行实验室贾海鹏表示,HSA所采用的异构队列、CPU和GPU共享内存两大核心技术可以缓解异构计算所带来的难题。“我相信AMD在相关技术上也一定会再次带给我们惊喜的表现,我们也期望AMD能够为我们科研工作者,提供更好的科技创新的平台。”他说。

关键字:HSAAMDGPUCPU内存数据

本文摘自:比特网

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AMD期望通过技术创新打破传统PC桎梏

责任编辑:editor004 |来源:企业网D1Net  2014-06-06 16:38:23 本文摘自:比特网

当PC行业都陷于停滞时,AMD期望通过自己的技术创新打破传统PC的桎梏,为用户带来更好的应用体验,为行业带来更多活力。前不久,AMD推出了代号为Kaveri的新一代APU,真正将CPU和GPU融合在一起,真正实现了HSA(Heterogeneous System Architecture,即异构系统架构),这也是AMD在当年推出Athlon、Opteron、真双核产品之后又一款在架构层面上有颠覆性创新意义的产品,将为AMD未来的产品技术发展奠定坚实的基础,是AMD在技术领域以及产品领域的一个重要里程碑。

异构是方向 架构有差异

在AMD看来,传统的处理器架构设计并不能很好地满足所有的应用需求,不同的应用需要到不同的架构。“GPU在数据并行计算和图形处理上有着天然的优势,CPU适合处理例如操作系统、轻负载应用等传统工作。因此,从处理器设计的角度,我们需要让合适的计算单元做合适的工作。”AMD全球副总裁Manju Hegde在接受ChinaByte比特网记者采访时表示,“根据应用的计算性能要求,平衡使用CPU和GPU资源,甚至将以前(异构计算出现之前)需要CPU做、但又勉为其难的工作交给更适合的计算设备GPU,就能很好地降低设备功耗。”

实际上,目前所有的处理器生产商都在支持异构计算,这已是大势所趋。不过,即使是异构计算,也有不同的技术实现手段。“在传统的异构系统中,CPU和GPU无法共享数据,数据需要来回搬迁,效率低且增加功耗。不过,AMD走出了一条创新的道路,HSA。”Manju Hegde说,“HSA架构下,CPU和GPU在内存管理上是统一的,内存数据对于CPU和GPU完全可见,数据无需在CPU和GPU之间搬迁,大大节省系统资源。对于程序员,这种设计可显著降低异构应用的编程难度。以OpenCL编程为例,程序员可以在不同设备间传递指针而不是数据,这就可以将更多传统上由CPU处理的数据结构放到GPU上处理。CPU和GPU统一的内存模型,也使得OpenMP/Java这类共享内存模型的编程语言成为HSA的编程语言,从根本上解决异构应用编写困难的局面。”

推动HSA变成开放标准 以IP决胜

事实上,目前包括英特尔、英伟达等多家厂商都在提供异构计算的产品,并应用了不同的技术方案。为更好地推广HSA,AMD正在推动将HSA架构变成开放标准,与其他处理器公司共同推动异构计算的生态环境。“HSA最终会落到硬件层面上,这意味着厂商都可以拿这个规范去设计他们的硬件。”Manju Hegde说,“在未来,我们会看到有很多公司用HSA标准去开发硬件。”标准化也意味着更激烈的竞争,AMD如何实现其差异化?Manju Hegde说,“AMD的思路是自己的IP优势。我们的差异化体现在我们制造芯片的知识产权上面,比如AMD异构芯片的电源管理,芯片模块化设计从而提供更多HSA兼容的芯片模块,异构芯片间Cache处理能力,GPU架构等等。”

不仅如此,AMD还将在异构计算系统生态环境进行持续不断投入,让软件程序员能够在AMD平台上获得最好的编程体验。“程序员只需要关注代码,而不需要关心整个硬件系统架构的差异,软件写完后可以在异构计算平台上表现的更好,这也就AMD提供差异化的表现形式之一。”Manju Hegde说。从软件的角度来说,AMD的HSA架构中包括开发工具,编译器,软件库和一些中间件,这四大部分对开发人员而言不可缺少。

HSA应用广泛 前景灿烂

在Manju Hegde看来,HSA架构的应用前景看好,跟根据不同的应用环境进行调整。“HSA在终端设备的视觉计算方面有很好的应用,例如人脸识别系统等等。而在高性能计算领域,HSA则有更广泛的空间。””Manju Hegde说,“服务器里有很多计算密集型的任务,例如高性能计算当中就有很多数据处理会变成矩阵乘法操作,这种任务对计算性能要求很高,在经过一定计算之后会返回结果,并需要一个决策过程,如此反复再进行下一个处理。CPU非常适合做决策,但GPU则非常适合大型矩阵操作。HSA将CPU和GPU进行了高效连接,这种在架构上的调整让调度无需考虑数据所在(是在CPU还是GPU上),也无需考虑处理过程(在决策还是在计算),使HSA不但适用于终端设备,也是服务器和高性能计算非常好的技术实现方式。”

专注于异构计算的中科院计算所并行实验室贾海鹏表示,HSA所采用的异构队列、CPU和GPU共享内存两大核心技术可以缓解异构计算所带来的难题。“我相信AMD在相关技术上也一定会再次带给我们惊喜的表现,我们也期望AMD能够为我们科研工作者,提供更好的科技创新的平台。”他说。

关键字:HSAAMDGPUCPU内存数据

本文摘自:比特网

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