AMD揭露HSA运算架构技术hUMA，解决资料重覆拷贝问题
amd发表新运算架构技术huma，可让cpu与gpu共享同一存储空间，解决过去的资料重覆拷贝问题
芯片制造商amd发表hsa运算架构的新技术：huma，来解决cpu与gpu间的重覆资料拷贝问题。
2012年，amd就携手arm、高通、三星、联发科等厂商成立hsa(heterogeneous systems architecture)基金会，希望拓展cpu和gpu协同运算的新架构，并辅助此架构发展的异质运算新软件开发环境。
日前，amd进一步公开说明此运算架构的新技术：huma(heterogeneous uniform memory access)。透过huma，cpu和gpu能共享同一个存储空间，并且cpu能够直接存取gpu的存储器位址，不必像过去得花工夫再将gpu的运算资料复写到cpu上。
过去cpu和gpu的存储器池仍独立运作
换句话说，以过去技术发展的状态，即便gpu和cpu已整合到同一个芯片上(gpgpu技术)，芯片在运算时要定位存储器的位置仍然得经过繁杂的步骤，这是因为cpu和gpu的存储器池仍然是独立运作。
先前为了解决两者存储器池独立的运算问题，当cpu程式需要在gpu上进行部分运算时，cpu都必须从cpu的存储器上复制所有的资料到gpu的存储器上，而当gpu上的运算完成时，这些资料还得再复制回到cpu存储器上。这些步骤都会不断耗费时间以及程式处理的效能。
此外，复制资料的步骤也代表着，当cpu正在运作时，gpu就无法同时运算相同的资料。而当不同程式语言间的关键术语(exact terminology)变化时，cpu资料架构会启动指标器(pointers)来指示相关的资料，但是，因为cpu的指标器是指示到cpu存储器上的位置，而gpu的存储器又是另一个独立架构，因此这样的架构若复制到gpu上运作，反而会产生位置错置的问题。
而huma技术，就是来解决两者存储器独立的问题。
huma能让gpu直接存取cpu的存储器位置
huma 像个连贯快取的系统，让cpu和gpu能共享同一个存储空间，让cpu和gpu在存储器上看到的资料都能维持一致，如果其中一方上的资料改变，即便旧资料经过快取，另一方还是能看到经改变的资料。换句话说，huma能让gpu直接存取cpu的存储器位置，当cpu在读写资料时，gpu也能同时读写资料。
此外，huma也能用在cpu的需要配置虚拟存储器(demand-paged virtual memory)上。当gpu要存取写在磁碟上的位置时，cpu就能让作业系统去寻找，并加载相关的资料进存储器中。
第一款支援huma的产品将会是amd的kaveri apu，预计今年下半年上市。根据amd表示，huma将会支援c++和java等开发语言。
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换句话说，以过去技术发展的状态，即便gpu和cpu已整合到同一个芯片上(gpgpu技术)，芯片在运算时要定位存储器的位置仍然得经过繁杂的步骤，这是因为cpu和gpu的存储器池仍然是独立运作。
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此外，复制资料的步骤也代表着，当cpu正在运作时，gpu就无法同时运算相同的资料。而当不同程式语言间的关键术语(exact terminology)变化时，cpu资料架构会启动指标器(pointers)来指示相关的资料，但是，因为cpu的指标器是指示到cpu存储器上的位置，而gpu的存储器又是另一个独立架构，因此这样的架构若复制到gpu上运作，反而会产生位置错置的问题。
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huma 像个连贯快取的系统，让cpu和gpu能共享同一个存储空间，让cpu和gpu在存储器上看到的资料都能维持一致，如果其中一方上的资料改变，即便旧资料经过快取，另一方还是能看到经改变的资料。换句话说，huma能让gpu直接存取cpu的存储器位置，当cpu在读写资料时，gpu也能同时读写资料。
此外，huma也能用在cpu的需要配置虚拟存储器(demand-paged virtual memory)上。当gpu要存取写在磁碟上的位置时，cpu就能让作业系统去寻找，并加载相关的资料进存储器中。
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