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La spécification fait partie de la norme matérielle ouverte de HSA. dans les serveurs, PC et appareils mobiles. L'objectif de HSA est de créer une interface de base autour des outils de programmation parallèle standard afin que le code puisse être écrit et compilé une fois pour plusieurs périphériques.
Les ordinateurs et les appareils mobiles combinent aujourd'hui processeurs et coprocesseurs pour accélérer les tâches informatiques. Certains des coprocesseurs comprennent des GPU (unités de traitement graphique), des DSP (processeurs de signaux numériques), des processeurs de réseau, des FPGA (réseaux de portes programmables sur le terrain) et des ASIC spécialisés (circuits intégrés spécifiques aux applications). Certains des ordinateurs les plus rapides du monde exploitent la puissance de calcul commune des GPU et des CPU pour les calculs mathématiques complexes, tandis que les périphériques mobiles ont plusieurs processeurs graphiques et de sécurité.
Un traitement efficace améliore les performances des smartphones et des tablettes a déclaré Phil Rogers, membre d'AMD, lors d'une conférence téléphonique pour discuter de la nouvelle spécification. AMD plus tard cette année devrait sortir des processeurs pour ordinateurs portables et de bureau nommés Kaveri dans lesquels les processeurs et les processeurs graphiques pourront partager la mémoire. Les objectifs de la Fondation HSA sont étroitement liés à la stratégie de puce d'AMD dans laquelle la société intègre la propriété intellectuelle de tiers afin que les puces puissent être personnalisées selon les besoins des clients. Par exemple, AMD fabrique une puce personnalisée pour la prochaine console de jeu PlayStation 4 de Sony.
HSA veut également réduire les coûts de développement et réduire le besoin de recompiler le code en dispositifs ou en architectures de puces.
, analyste principal chez Tirias Research.
HUMA s'assure que chaque unité matérielle a accès aux mêmes données, de sorte que l'information n'a pas besoin d'être copiée dans différents types de mémoire. Les GPU et CPU ont aujourd'hui accès à différents types de cache et de mémoire et la spécification casserait le moule traditionnel dans lequel les processeurs allouent de la mémoire pour l'exécution de code, mais les informations sont copiées dans la mémoire GPU pour être exécutées par le processeur graphique. En partie, c'est l'unification du matériel et de l'architecture logicielle. Si vous écrivez en C ++, vous pouvez dire que je veux que le GPU l'exécute ", a déclaré McGregor.
La spécification réduit également le besoin de transférer des données entre la mémoire, ce qui facilite les problèmes de goulot d'étranglement. Rogers a déclaré que la spécification reconnaît de multiples interconnexions de stockage et de mise en réseau, mais n'a pas précisé si elle traiterait des unités de stockage non volatiles imitant la mémoire. De nombreuses installations de serveur comportent des unités SSD sous forme de cache dans lequel les données sont copiées et stockées pendant une période temporaire au cours de l'exécution d'une tâche. Facebook a lancé l'idée d'utiliser des disques SSD en remplacement de la DRAM.
Les commanditaires de la HSA incluent également ARM, Sony, MediaTek, Qualcomm, Samsung, Texas Instruments, LG Electronics, Imagination Technologies et ST Ericsson. Intel n'est pas membre de la Fondation HSA et utilise ses propres co-processeurs, compilateurs et outils de programmation pour accompagner ses puces.
L'idée de ressources de mémoire partagée est également poursuivie par son concurrent Nvidia, qui n'est pas membre de la Fondation HSA. L'année prochaine, Nvidia prévoit de sortir un processeur graphique basé sur l'architecture Maxwell, qui permettra d'unifier le GPU et la mémoire CPU. Les GPU seront capables d'adresser la mémoire CPU et vice versa, et les applications seront plus faciles à écrire avec des ressources mémoire unifiées. Les smartphones et les tablettes pourraient recevoir une mémoire unifiée avec le prochain processeur Tegra 5 de Logiv, baptisé Logan, qui sera doté d'un processeur graphique intégré à l'architecture Maxwell et supportera également CUDA, un ensemble d'outils propriétaires de Nvidia pour la programmation parallèle. compatible avec les langages de programmation populaires tels que C, C ++ et Python, et plusieurs systèmes d'exploitation, a déclaré AMD.
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