日前，AMD進一步公開說明此運算架構(gòu)的新技術(shù)：hUMA(heterogeneous Uniform Memory Access)。透過hUMA，CPU和GPU能共享同一個存儲空間，并且CPU能夠直接存取GPU的存儲位址，不必像過去得花工夫再將GPU的運算資料復寫到CPU上。

過去CPU和GPU的存儲池仍獨立運作

換句話說，以過去技術(shù)發(fā)展的狀態(tài)，即便GPU和CPU已整合到同一個芯片上(GPGPU技術(shù))，芯片在運算時要定位存儲的位置仍然得經(jīng)過繁雜的步驟，這是因為CPU和GPU的存儲池仍然是獨立運作。

先前為了解決兩者存儲池獨立的運算問題，當CPU程式需要在GPU上進行部分運算時，CPU都必須從CPU的存儲上復制所有的資料到GPU的存儲上，而當GPU上的運算完成時，這些資料還得再復制回到CPU存儲上。這些步驟都會不斷耗費時間以及程式處理的效能。

此外，復制資料的步驟也代表著，當CPU正在運作時，GPU就無法同時運算相同的資料。而當不同程式語言間的關(guān)鍵術(shù)語(exact terminology)變化時，CPU資料架構(gòu)會啟動指標器(pointers)來指示相關(guān)的資料，但是，因為CPU的指標器是指示到CPU存儲上的位置，而GPU的存儲又是另一個獨立架構(gòu)，因此這樣的架構(gòu)若復制到GPU上運作，反而會產(chǎn)生位置錯置的問題。

而hUMA技術(shù)，就是來解決兩者存儲獨立的問題。

hUMA能讓GPU直接存取CPU的存儲位置

hUMA像個連貫快取的系統(tǒng)，讓CPU和GPU能共享同一個存儲空間，讓CPU和GPU在存儲上看到的資料都能維持一致，如果其中一方上的資料改變，即便舊資料經(jīng)過快取，另一方還是能看到經(jīng)改變的資料。換句話說，hUMA能讓GPU直接存取CPU的存儲位置，當CPU在讀寫資料時，GPU也能同時讀寫資料。

此外，hUMA也能用在CPU的需要配置虛擬存儲(demand-paged virtual memory)上。當GPU要存取寫在磁碟上的位置時，CPU就能讓作業(yè)系統(tǒng)去尋找，并加載相關(guān)的資料進存儲中。

第一款支援hUMA的產(chǎn)品將會是AMD的Kaveri APU，預計今年下半年上市。根據(jù)AMD表示，hUMA將會支援C++和Java等開發(fā)語言。

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