新時代到来！ ヘテロジニアス・コンピューティング最新動向【前編】：プロセッサ/マイコン（4/4 ページ）

2014年1月14日、ヘテロジニアス・コンピューティングに向けたフレームワーク「HSA」（Heterogeneous System Architecture）をハードウェアレベルで初めてサポートするAMD Aシリーズプロセッサ“Kaveri”が正式に発表された。HSA対応アプリケーションの開発プラットフォームとしても期待を集めているKaveriを中心に、HSAの現状と今後を探る。

[本間文，EE Times Japan]

HSAのキモとなるhUMAとhQ

　HSAプログラミングモデル実現にあたっては、ハードウェアレベルの対応も不可欠になる。そこで鍵となるのが、“hUMA”と“hQ”と呼ばれるHSA機能だ。

　“hUMA”（heterogeneous Uniform Memory Access）は、CPUとGPUがメモリアドレスを共有し、CPUとGPUそれぞれのメモリにページマッピングできるようになる。これにより、CPU側のメモリデータをGPU側のメモリにコピーすることなく読めるようになり、その逆にGPU側のメモリデータにCPUがアクセスすることもできるようになる。

　また、hUMAでは、GPUコアがCPUコアとハードウェアレベルでメモリコヒーレンシを取ることで、より効率的にもう一方のメモリにアクセスできるようになる。この他、hUMAではCPUとGPUのプロセス間通信を行うシグナリングについても定義されている。

左＝現状のメモリアーキテクチャと、hUMAの違い。右＝CPUとGPUがメモリアドレスを共有し、CPUとGPUそれぞれのメモリにページマッピングできるようになる。これにより、CPU側のメモリデータをGPU側のメモリにコピーすることなく読めるようになり、その逆も可能になる （クリックで拡大）

左＝hUMAのサポートにより、アプリケーションがGPUを利用するハードルを一段低くすることが可能になる。右＝さらにGPUとCPUのプロセス間通信を実現することで、命令バッファの転送なども不要になり、アプリケーションをGPUに近いところで実行できるようになる （クリックで拡大）

HSAのアーキテクチャを説明するAMDのフィル・ロジェース氏（フェロー）。同氏はHSAファウンデーションの議長も務める

　一方、“hQ”（heterogeneous Queing）は、OSを介さずにユーザーモードでGPUのキュー（待ち行列）に演算処理のパケットを発行できるようにする仕組みだ。現在、GPUで汎用演算処理を行うためには、アプリケーションは、まずOSのAPIを通じてグラフィックスドライバ経由でGPUにアクセスすることになり、複雑かつオーバーヘッドが大きくなるという欠点がある。

　これに対し、hQでは、HSAランタイムを介して共有メモリアドレス空間にHSAキューを生成し、OSを介することなくユーザーモードでGPUで実行するパケットを発行することができるようになるため、あたかもGPUをCPUコアと同じように扱えるようにできる。また、このHSAキューは、HSAランタイムを介してCPUにも利用できるため、CPUとGPUのシームレスな連係を可能にする。HSAファウンデーションでは、このhQのパケットフォーマットやプロトコル、キューイング言語を定義し、アプリケーションが容易にGPUを並列演算処理に利用できるようにしている。

　そして、これらの機能にハードウェアレベルで対応したのが、2014年1月14日に正式発表された最新のAMD Aシリーズプロセッサ“Kaveri”というわけだ。

hQは、OSを介さずにユーザーモードでGPUのキュー（待ち行列）に演算処理のパケットを発行できるようにする （クリックで拡大）

左＝現在、アプリケーションがGPUを利用しようとすると、OSのAPIを通じてグラフィックスドライバ経由でGPUにアクセスすることになり、複雑かつオーバーヘッドが大きくなるという欠点がある。右＝hQでは、HSAランタイムを介して共有メモリアドレス空間にHSAキューを生成し、OSを介することなくユーザーモードでGPUで実行するパケットを発行することができるようになる （クリックで拡大）

hQのサポートによって、アプリケーションはCPUを利用するときと同じように、ダイレクトにGPUを利用できるようになる