Heterogeneous System Architecture

Heterogeneous System Architecture (HSA) er et sett med spesifikasjoner som gjør det mulig å integrere mikroprosessorer og grafikkprosessorer på samme databuss, med delt minne og arbeidsenheter.[1] HSA blir utviklet av HSA Foundation, som blant annet omfatter Advanced Micro Devices og ARM Holdings. Plattformens hensikt er å redusere latens mellom mikroprosessorer, grafikkprosessorer og andre beregnende enheter for å gjøre disse enhetene mer kompatible sett fra en programmerers synspunkt,[2]:3[3] og frigjøre programmereren fra oppgaven å planlegge flytting av data mellom enhetenes separate minnebanker (som for tiden kan gjøres med OpenCL eller CUDA.)[4]

CUDA og OpenCL såvel som andre avanserte programmeringsspråk kan bruke HSA for å øke deres ytelse.[5] Heterogen databehandling er utbredt i MPSoC-utstyr som nettbrett, smarttelefoner, andre mobile enheter og spillkonsoller.[6] HSA tillater bruk av grafikkprosessorer for utførelse av flyttallsberegninger, uten å kreve et separat minne eller en separat skedulering.[7]

Referanser

  1. ^ Tarun Iyer (30. april 2013). «AMD Unveils its Heterogeneous Uniform Memory Access (hUMA) Technology». Tom's Hardware. 
  2. ^ George Kyriazis (30. august 2012). «Heterogeneous System Architecture: A Technical Review» (PDF). AMD. Arkivert fra originalen (PDF) . Besøkt 19. august 2017.  «Arkivert kopi» (PDF). Arkivert fra originalen (PDF) 28. mars 2014. Besøkt 19. august 2017. 
  3. ^ «What is Heterogeneous System Architecture (HSA)?». AMD. Arkivert fra originalen 21. juni 2014. Besøkt 23. mai 2014.  «Arkivert kopi». Arkivert fra originalen 21. juni 2014. Besøkt 19. august 2017. 
  4. ^ Joel Hruska (26. august 2013). «Setting HSAIL: AMD explains the future of CPU/GPU cooperation». ExtremeTech. Ziff Davis. 
  5. ^ Linaro. «LCE13: Heterogeneous System Architecture (HSA) on ARM». slideshare.net. 
  6. ^ «Heterogeneous System Architecture: Purpose and Outlook». gpuscience.com. 9. november 2012. Arkivert fra originalen 1. februar 2014. Besøkt 24. mai 2014. 
  7. ^ «Heterogeneous system architecture: Multicore image processing using a mix of CPU and GPU elements». Embedded Computing Design. Besøkt 23. mai 2014. 
Autoritetsdata