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仕様はHSAのオープン・ハードウェア標準の一部であり、プログラムの実行を処理リソースに簡単に分散することができますサーバー、PC、携帯端末などで使用できます。 HSAの目標は、業界標準の並列プログラミングツールを中心とした基本的なインターフェイスを作成し、複数のデバイスに対してコードを一度作成してコンパイルできるようにすることです。
コンピュータとモバイルデバイスは現在、CPUと多くのコプロセッサを組み合わせて、コプロセッサの中には、GPU（グラフィックスプロセッシングユニット）、DSP（デジタルシグナルプロセッサ）、ネットワークプロセッサ、FPGA（フィールドプログラマブルゲートアレイ）、専用ASIC（特定用途向け集積回路）などがあります。世界中で最も高速なコンピュータの中には、複雑な数学計算のためにGPUとCPUの共同演算能力を利用するものもあれば、グラフィックスやセキュリティのために複数のプロセッサを搭載するものもあります。効率的な処理により、スマートフォンやタブレットのパフォーマンスが向上し、新しい仕様を議論するための電話会議で、AMDのコーポレート・フェローであるPhil Rogers氏は述べています。
AMDは、今年後半に、CPUとグラフィックス・プロセッサがメモリを共有できるコードネームのKaveriというラップトップとデスクトップ・プロセッサーをリリースする予定です。 HSA財団の目標は、AMDが第三者の知的財産を統合してチップを顧客のニーズに合わせてカスタマイズできるようにするAMDの戦略に大きく左右されています。例えば、AMDは、今後発売予定のPlayStation 4ゲームコンソール向けにカスタマイズされたチップを製造しています。
HSAはまた、開発コストを削減し、デバイスやチップアーキテクチャにコードを再コンパイルする必要性を低減したいと考えています。 HUMAの特徴の中には、ダイナミックメモリ割り当てとシステムメモリへの高速GPUアクセスがあります。「すべての計算ユニットは同じ優先順位を持ち、すべて同じメモリを見ることができるでしょう」とJim McGregor 、Tirias Researchのプリンシパルアナリスト
HUMAは、すべてのハードウェアユニットが同じデータにアクセスできるようにするため、情報を異なるメモリタイプにコピーする必要はありません。今日のGPUとCPUは異なるキャッシュとメモリの種類にアクセスすることができ、仕様はCPUがコードを実行するためにメモリを割り当てる伝統的なモールドを破るだろうが、その情報はGPUのメモリにコピーされてグラフィックスプロセッサによって実行される
ハードウェアとソフトウェアのアーキテクチャを統一しています。 McGregor氏によると、C ++で書いているのであれば、GPUで実行したいと言うことができる」McGregor氏によると、AMDの仕様書はメモリ間のデータ転送の必要性を減らし、ボトルネックの問題を緩和すると述べている。 Rogers氏は、この仕様では複数のストレージとネットワークの相互接続を認識していますが、メモリを模倣する不揮発性のストレージユニットに対処するかどうかは言いませんでした。多くのサーバーのインストールでは、ソリッドステートドライブがタスクの実行中に一時的な期間コピーされて格納されるキャッシュの一種です。 Facebookは、DRAMの代わりにSSDを使用する考えを浮き彫りにしている。
また、ARM、ソニー、MediaTek、クアルコム、サムスン、テキサスインスツルメンツ、LG電子、イマジネーションテクノロジーズ、STエリクソンも含まれています。 IntelはHSA Foundationのメンバーではなく、独自のコプロセッサー、コンパイラー、プログラミングツールを使ってチップを運んでいる。
AMDのライバルであるNvidiaは共有メモリのアイディアを追求しているHSA財団のNVIDIAは来年、GPUとCPUメモリを統合するMaxwellアーキテクチャに基づいたグラフィックプロセッサをリリースする予定です。 GPUはCPUメモリをアドレス指定することができ、その逆も可能であり、アプリケーションは統一されたメモリリソースで簡単に書き込むことができます。スマートフォンとタブレットは、Maxwellアーキテクチャで構築されたグラフィックプロセッサを搭載し、Nvidia独自の並列プログラミングツールセットであるCUDAをサポートする、コードネームのLoganというNvidiaの次期Tegra 5プロセッサで統一されたメモリを得ることができます。
HUMAはC、C ++、Pythonなどの一般的なプログラミング言語や複数のオペレーティングシステムと互換性があるとAMDは述べています。