前几天看到一则新闻AMD发新Carrizo处理器http://digi.tech.qq.com/a/20150603/009450.htm 。这是第一个完整支持HSA1.0标准的产品。因为当时HSA是新生标准，没有进入市场的产品，因此对于这个标准以前只知道是关于异构计算的，没有过多的探究。这次借这个机会深入了解一下。

异构初窥

在异构系统架构(Heterogeneous System Architecture，简称HSA)上进行并行运算的异构计算(Heterogeneous Computing)技术从上世纪80年代产生，是并行/分布计算领域里的热点之一。

常见的计算单元有很多，例如CPU(中央处理器)、GPU(图形处理器)、协处理器、DSP(信号处理器)、ASIC(专用集成电路)、FPGA(现场可编程门阵列)。我们都知道诸如CPU主要应对的是逻辑密集运算，而GPU则是用于复杂数学运算，今天数量越来越多的主流应用要求兼具高性能和低功耗的素质，并行计算是达成目标的唯一途径。但是，当前的CPU和GPU是分立设计的处理器，不能高效率地协同工作，编写同时运行于CPU和GPU的程序也是相当麻烦。由于CPU和GPU拥有独立的地址空间，应用程序不得不明确地控制数据在CPU和GPU之间的流动， CPU代码通过系统调用向GPU发送任务，此类系统调用一般由GPU驱动程序管理，而驱动程序本身又受到其他调度程序管理。这么多的环节造成了很大的调用开销，以至于，只有在任务所需处理的数据规模足够大，任务的并行计算量足够大时，这样的调用开销才是划算的，因此很容易遇到计算瓶颈。HSA的提出就是为了应对如今日益复杂的计算要求，把同一个平台上分立的处理单元紧密整合成为不断演进单颗处理器(SOC)。下图就是HSA基金会的成员，可以看到其中有许多重量级的参与者，有软件供应商(ORACLE)、IP核供应商(ARM)，也有半导体制造公司(TI)，还有电子自动化设计一类的公司(Synopsys、Cadence)，以及一些著名高校。

HSA系统架构

1.0标准对HSA架构的系统的特征进行了描述，其中包含一些必须有的特征，也有一部分可以由厂商自己决定是否加入的，下面是对于HSA系统最基本特征的描述：

共享虚拟内存
缓存链接域(包括主CPU、计算核心以及内联I/O总线)
内存寻址扁平化
一致的系统字节顺序
在所有HSA架构的系统组件(最小至原子级的部件)中基于内存的信号和同步的基本单元
原子级的内存操作
HSA系统时间戳(提供HSA系统中的同一视角)
硬件层面上用户模式的队列拥有任务级的低延迟调度
AQL(Architected Queuing Language)接口
核心调度
最大延迟可保证的抢占式内核切换
核心错误报告机制(与主CPU相同详细级别)
核心调试基础架构
HSA平台拓扑
支持图像操作

HSA平台架构

下面只对其中小部分Requirement具体描述。

拓扑结构

下图是HSA架构的一个简单示例，只有一个节点，包含核心和存储资源。

如果是一个更复杂的HSA系统，其中有一系列的主CPU、核心以及分布在多个系统组件的五个HSA存储节点，那么它的整体拓扑结构就如下图所示。

对于复杂的HSA系统，为了随机的添加或者移除部件，系统必须提供一种识别和通知机制，使得HSA运行环境和软件可以不断枚举各个部件，以更新整个拓扑结构，同时也为了能在部件被识别的同时，得到各个部件的特性。HSA需要如下图一样的结构，用以描述整个系统中的Agent队列。

Architected Queuing Language

一个遵循HSA标准的系统应该为核心调度提供命令接口。这个命令接口就是AQL(Architected Queuing Language)。AQL使各个核心得以建立自己的命令数据包，并将其加入队列。AQL也支持核心依照AQL格式输入命令。AQL定义了一下几种数据包类型。

供应商自定义数据包
无效数据包

当整个队列初始化或read_index在增加时，数据包格式会被设置为无效。

核心调度数据包
代理调度数据包
Barrier-AND数据包

这个数据包可以被代理加入队列中，用以延迟处理后面的数据包。

Barrier-OR数据包

这个数据包可以被代理加入队列中，用以延迟处理后面的数据包。

发送的数据包类型在AQL数据头描述。

图像操作

遵循标准的平台应该视情况为HSA软件提供定义和使用图像对象的能力(支持一维至三维图像)。图像的格式只能从预先定义的格式里面选择。核心可以通过一个不透明的“指针”对图像的值进行操作。这个指针被HSA运行环境建立且只针对某一个核心。一个图像对象可以被设置为只读/只写/可读可写。除此之外，图像还有以下额外的要求。

图像被HSA平台建立，可能被从全局段里复制的数据初始化。初始化后，图像结构不再保留在全局段的引用，同时数据不再被存储在全局段内。
一个图像对象只能被一个核心使用，且这个核心在图像被建立时就应该声明。
图像数据只能通过接口访问。
图像数据的存储布局应该按定义的实现，并且对于在同一个HSA平台上的不同Agent不必相同。
图像不占用共享虚拟内存的地址空间。这样做的结果就是必须通过接口访问。
图像操作对于被HSA平台定义的内存排序没有影响。
当图像的读写属性(只读/只写/可读可写)被修改后，指定的核心不会改变。
当只读/只写的图像数据被写/读后结果不保证。

APU发展史

为了达到上面提到的融合加速的目的，AMD公司提出了APU概念。从最初宣布到最终发布，APU花了足足四年半的光阴，看似简单的CPU、GPU整合为何如此费力？原因就是这不简单。如果只是做另一种集成显卡，那是再容易不过了，但是要把CPU、GPU两种不同的计算单元有机地融合到一颗芯片中，还要发挥二者各自的最高效率，出色地完成串行和并行计算任务，就需要在方方面面保证它们俩的和谐共处，包括各自适当的规模、超高的晶体管集成度、先进的芯片制造工艺、高速的互联总线架构、共享低延迟的内存模式、适当的成本、足够的编程与软件支持，等等。正是在这些方面经历了深入的探索之后，AMD才最终完成了APU，绘就了一张宏伟蓝图。

为了达到这个目标，AMD将整个计划分为了四步：第一步，物理整合，CPU、GPU集成到单独一颗芯片上；第二步，平台优化，融合互连增强CPU、GPU之间的交互能力；第三步，架构整合，实现CPU、GPU内存统一寻址；第四步，架构和系统整合，从硬件到软件完全实现异构计算支持。

2011年的Llano就代表着第一步，2012年的Trinity则是第二步，第三步则是2013年底的Kaveri，而如今的第四步将由Carrizo迈出。

参考资料：

AMD 和异构系统架构(HSA)，http://mt.sohu.com/20150326/n410358764.shtml

http://www.amd.com/Documents/ISSCC-presentation-CN.pdf

CPU和GPU真融合 APU异构系统架构解析，http://www.pcpop.com/doc/0/911/911103_all.shtml

HSA-SysArch-1.01，http://download.csdn.net/detail/u010945683/8780611

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