Исследователи из Государственного Университета Северной Каролины разработали новую технологию, которая позволит увеличить производительность гибридных чипов AMD Fusion примерно на 20%. Для этого пришлось воспользоваться такими особенностями архитектуры х86, как предварительная выборка данных и большая кэш-память, чтобы ускорить выполнение параллельных задач на графических процессорах.
«Современный подход производителей, выпускающих смешанные чипы с центральным и графическим процессорами на одном кристалле, снижает расходы на их производство и делает компьютерные вычисления более энергоэффективными. Тем не менее, CPU и GPU по-прежнему работают почти независимо друг от друга, и редко вместе выполняют программы, так что в этом плане остаётся пространство для повышения производительности. Именно в более тесном сотрудничестве процессоров и заключается наш подход».
Центральные процессоры сейчас имеют меньше вычислительной мощности, чем графические, но более приспособлены для решения сложных задач. Они обладают большим количеством блоков специального назначения, отсутствующих в GPU.
«Мы позволяем графическому процессору взять на себя выполнение вычислительных задач, а центральные процессоры будут им в этом помогать, осуществляя предварительную выборку данных из памяти. Таким образом, процессоры занимаются теми задачами, для которых они лучше всего приспособлены». Образно говоря, в этой связке CPU является «мозгом», который принимает решения и осуществляет гибкую выборку данных, а GPU «мускулами», которые обрабатывают предоставленные ему данные.
После того, как центральный процессор запускает предназначенное для GPU приложение, графическое ядро генерирует программу для предварительного выполнения, используя предлагаемый разработчиками алгоритм компиляции и содержащую команды доступа к памяти. Программа не производит никаких операций с данными с плавающей точкой и исполняется до того, как в дело вступает графический процессор, так как центральный процессор обладает более высокими тактовыми частотами и более высоким уровнем параллельного выполнения команд. Механизм предварительной выборки работает с кеш-памятью второго уровня центрального процессора, в результате данные, с которыми работает GPU, хранятся в памяти L3, что приводит к существенному сокращению времени задержек при обмене данными. Предварительная программа контролируется приложениями на пользовательском уровне и предоставляет высокий уровень точности исполнения и гибкости. Эксперименты, проведённые в ряде бенчмарков, показали, что что такой подход увеличивает скорость вычислений в среднем на 21,4%, а максимум достигал величины 113%.
Статья «CPU-Assisted GPGPU on Fused CPU-GPU Architectures» будет представлена в конце февраля на 18-м международном симпозиуме высокопроизводительных компьютерных архитектур.
Источник: OsZone
|
