AMD na Hotchips simpozijumu

Primene i zaključak

Ako se fokusiramo na primenu HSA, softverske implementacije, videćemo da AMD i HSA konzorcijum uvode na velika vrata ovaj način procesiranja. U narednim godinama bićemo svedoci sve veće rasrprostranjenosti ovakvog programskog modela.

Primene su brojne, a povećanje performansi u algoritmima za prepoznavanje lica kao što je na primer „HAAR face detection“ je višestruko jer ukoliko se ovaj algoritam izvršava preko GPU-a, svaki kvadrat pretrage se obrađuje kao zaseban predmet obrade.

Dobitak u performansama nije zanemarljiv kada se ukombinuju CPU i GPU, ali i je bitan faktor i smanjenje potrošnje po jedinici urađenog posla.

Ako se fokusiramo na algoritme, poput nizova sufix-a, koji se primenjuju u bioinformatici za pretragu sekvenci u DNK videćemo da se oni sastoje od elementarnih algoritama, od kojih su neki podesni za izvršavanje preko CPU-a, a neki preko GPU-a. Primera radi, kod Skew algoritma koriste se različiti osnovni algoritmi, od kojih su neki podesni za paralelno izvršavanje, dok su drugi više serijalizovani. Tako na primer Radix Sort i Merge Sort su algoritmi koji poseduju visok stepen paralelizacije, dok su leksikografsko rangiranje i izračunavanje niza sufiksa više namenjeni serijalizovanoj egzekuciji. Inteligentnim balansiranjem između CPU i GPU workload-a dobijaju se maksimalne performanse. Ovo je izvodljivo daleko lakše na HSA arhitekturi zbog memorijske organizacije.

Na kraju, krajeva HSA primena koja bi pomerila poimanje današnjeg gejminga je GPU ubrzana fizika čvrstih tela, koja se ne koristi u današnjim igrama.

Zahvaljujemo se lokalnoj AMD kancelariji na realizaciji ovog teksta

Komentarišite na forumu…