Heterogeneous System Architecture (HSA) é um conjunto de especificações de vários fornecedores que permite a integração de unidades centrais de processamento e processadores gráficos no mesmo barramento, com memória e tarefas compartilhadas. O HSA está sendo desenvolvido pela HSA Foundation, que inclui (entre muitos outros) AMD e ARM. O objetivo declarado da plataforma é reduzir a latência de comunicação entre CPUs, GPUs e outros dispositivos de computação e tornar esses vários dispositivos mais compatíveis da perspectiva do programador, aliviando o programador da tarefa de planejar a movimentação de dados entre memórias disjuntas de dispositivos (como deve ser feito atualmente com OpenCL ou CUDA).
CUDA e OpenCL, bem como a maioria das outras linguagens de programação bastante avançadas, podem usar HSA para aumentar seu desempenho de execução. A computação heterogênea é amplamente utilizada em dispositivos de sistema em chip, como tablets, smartphones, outros dispositivos móveis e consoles de videogame. O HSA permite que os programas usem o processador gráfico para cálculos de ponto flutuante sem memória ou agendamento separado.
Justificativa A lógica por trás do HSA é aliviar a carga dos programadores ao transferir cálculos para a GPU. Originalmente impulsionada exclusivamente pela AMD e chamada de FSA, a ideia foi estendida para abranger unidades de processamento além de GPUs, como DSPs de outros fabricantes.
As GPUs modernas são muito adequadas para executar instruções únicas, vários dados (SIMD) e instruções únicas, vários threads (SIMT), enquanto as CPUs modernas ainda estão sendo otimizadas para ramificação. etc.
Visão geral Originalmente introduzido por sistemas embarcados como o Cell Broadband Engine, o compartilhamento de memória do sistema diretamente entre vários participantes do sistema torna a computação heterogênea mais comum. A computação heterogênea em si se refere a sistemas que contêm múltiplas unidades de processamentounidades centrais de processamento (CPUs), unidades de processamento gráfico (GPUs), processadores de sinais digitais (DSPs) ou qualquer tipo de circuito integrado específico para aplicações (ASICs). A arquitetura do sistema permite que qualquer acelerador, por exemplo, um processador gráfico, opere no mesmo nível de processamento que a CPU do sistema.
Entre seus principais recursos, o HSA define um espaço de endereço virtual unificado para dispositivos de computação: enquanto as GPUs tradicionalmente têm sua própria memória, separada da memória principal (CPU), o HSA exige que esses dispositivos compartilhem tabelas de páginas para que os dispositivos possam trocar dados compartilhando ponteiros. Isso deve ser suportado por unidades de gerenciamento de memória personalizadas. Para tornar a interoperabilidade possível e também facilitar vários aspectos da programação, o HSA foi criado para ser independente de ISA tanto para CPUs quanto para aceleradores, e para oferecer suporte a linguagens de programação de alto nível.
Até agora, as especificações do HSA abrangem:
Camada intermediária HSA HSAIL (Heterogeneous System Architecture Intermediate Language), um conjunto de instruções virtuais para programas paralelos
semelhante à LLVM Intermediate Representation e SPIR (usado por OpenCL e Vulkan) finalizado para um conjunto de instruções específico por um compilador JIT tomar decisões tardias sobre quais núcleos devem executar uma tarefa explicitamente paralelo suporta exceções, funções virtuais e outros recursos de alto nível suporte para depuração
Modelo de memória HSA compatível com modelos de memória C++11, OpenCL, Java e .NET consistência relaxada projetado para oferecer suporte a linguagens gerenciadas (por exemplo, Java) e não gerenciadas (por exemplo, C) tornará muito mais fácil desenvolver compiladores de terceiros para uma ampla gama de produtos heterogêneos programados em Fortran, C++, C++ AMP, Java, et al.
Despachante HSA e tempo de execução projetado para permitir enfileiramento de tarefas heterogêneo: uma fila de trabalho por núcleo, distribuição de trabalho em filas, balanceamento de carga por roubo de trabalho qualquer núcleo pode agendar trabalho para qualquer outro, incluindo ele mesmo redução significativa da sobrecarga de trabalho de agendamento para um núcleo
Os dispositivos móveis são uma das áreas de aplicação do HSA, na qual ele produz maior eficiência energética.
Diagramas de blocos As ilustrações abaixo comparam a coordenação CPU-GPU sob HSA em comparação com arquiteturas tradicionais.
Suporte de software miniaturadaimagem|As GPUs AMD contêm certas unidades funcionais adicionais destinadas a serem usadas como parte do HSA. No Linux, o driver do kernel fornece o suporte necessário. Alguns dos recursos específicos do HSA implementados no hardware precisam ser suportados pelo kernel do sistema operacional e por drivers de dispositivo específicos. Por exemplo, o suporte para placas de vídeo AMD Radeon e AMD FirePro, e APUs baseadas no Graphics Core Next (GCN), foi incorporado à versão 3.19 do kernel principal do Linux, lançada em 8 de fevereiro de 2015. Os programas não interagem diretamente com , mas enfileiram seus trabalhos utilizando o tempo de execução do HSA. Esta primeira implementação, conhecida como , foca em APUs "Kaveri" ou "Berlin" e funciona junto com o driver gráfico do kernel Radeon existente.
Adicionalmente, oferece suporte ao heterogeneous queuing (HQ), que visa simplificar a distribuição de trabalhos computacionais entre várias CPUs e GPUs da perspectiva do programador. O suporte para gerenciamento de memória heterogênea (HMM), adequado apenas para hardware gráfico com a versão 2 do IOMMU da AMD, foi aceito na versão principal do kernel Linux 4.14.
O suporte integrado para plataformas HSA foi anunciado para o lançamento "Sumatra" do OpenJDK, previsto para 2015.
O AMD APP SDK é um kit de desenvolvimento de software proprietário da AMD voltado para computação paralela, disponível para Microsoft Windows e Linux. Bolt é uma biblioteca de modelos C++ otimizada para computação heterogênea.
O GPUOpen abrange algumas outras ferramentas de software relacionadas ao HSA. A versão 2.0 do CodeXL inclui um profiler HSA.
Suporte de hardware AMD Em fevereiro de 2015, apenas as APUs da série A "Kaveri" da AMD (cf. processadores para desktop "Kaveri" e processadores dispositivos móveis "Kaveri") e o PlayStation 4 da Sony permitiam que a GPU integrada acessasse a memória por meio da versão 2 do IOMMU da AMD. APUs anteriores (Trinity e Richland) incluíam a funcionalidade do IOMMU da versão 2, mas apenas para uso por uma GPU externa conectada via PCI Express.
As APUs Carrizo e Bristol Ridge posteriores a 2015 também incluem a funcionalidade IOMMU versão 2 para a GPU integrada.
ARM A microarquitetura Bifrost da ARM, conforme implementada no Mali-G71, é totalmente compatível com as especificações de hardware HSA 1.1. Em junho de 2016, a ARM não anunciou suporte de software que usaria esse recurso de hardware.
Ver também Computação de uso geral em unidades de processamento gráfico (GPGPU) Acesso de memória não uniforme (NUMA) OpenMP Memória compartilhada Cópia zero
Ligações externas
by Vinod Tipparaju at SC13 in November 2013 HSA and the software ecosystem 2012 – HSA by Michael Houston