科技的进步总是出乎我们意料，还记得当年AMD收购ATI之后开始宣传异构体系，那时候所谓的“异构运算”概念还是朦朦胧胧模糊一片，孰料转眼间2013年已经步入尾声，2014年AMD将带着支持完整“异构运算体系”的Kaveri APU站在我们面前。到底异构运算是怎样的一个体系，今天我们就为大家揭开那层薄薄的面纱。
1、首先，先来了解一下HSA
HSA全称为Heterogeneous System Architecture，是AMD在原来的FSA架构（Fusion System Architecture）基础上提出来的，强调的是CPU+GPU异构计算。AMD认为，现在的CPU发展已经遇到了瓶颈，传统CPU架构决定了它无法在并行运算上做出更大的贡献。
而CPU+GPU运算就能很好地解决这个难题，GPU作为一个多重单位运算体系，在并行计算上有得天独厚的优势，通过CPU与GPU的结合让串行工作与并行工作协调处理，将大幅度提高计算机的计算能力。
2012年6月份，AMD就联合ARM、Imagination、联发科、德州仪器共同组建了非营利组织“异构系统架构基金会”(HSA Foundation)，随后吸引了三星电子、高通以及大批行业公司、科研机构的加盟，到2013年1月份已经成为开放式行业标准。如今HSA联盟逐步扩展，大有与Intel一决雌雄之势。
计划中第一款使用HSA架构的APU产品将由Kaveri担任，也就是Trinity APU处理器的正式继任者，预计在2014年发布，它将使用Steamroller的CPU+GCN核心的GPU。
Kaveri将会实现架构整合，在指令集架构(ISA)的层面上完成CPU、GPU完全一致性内存，支持统一寻址，GPU可以通过CPU指针使用可分页系统内存。不过在此之前，HSA架构必须先需要解决一个重点，那就是CPU与GPU之间的数据互访问题。
2、hUMA关键技术
在过去，即便GPU和CPU已整合到同一个芯片上(GPGPU技术)，芯片在运算时要定位存储的位置仍然得经过繁杂的步骤，这是因为CPU和GPU的数据储存区相互独立仍然，当CPU程序需要在GPU上进行部分运算时，CPU必须将存储区上的所有的资料复制到GPU的存储上，而当GPU上的运算完成时，这些资料还要再复制回到CPU存储。这些步骤都会不断耗费时间以及降低程序处理的效率。
为了解决这个问题，HSA联盟公布了hUMA技术，透过hUMA，CPU和GPU能共享同一个存储空间，并且CPU能够直接存取GPU的存储位址，不必像过去得花工夫再将GPU的运算资料复写到CPU上。
UMA的诞生解决了系统中计算核心访问与读取内存的问题，在一个真正的UMA系统资源内，所有的计算核心都将共享一个单一的内存地址空间，并且CPU或GPU中任意一个处理单元做出的更新，对其他所有处理单元均可见。
除此之外透过hUMA GPU还可以支持分页内存管理，GPU可以产生缺页异常，不再受限于传统上的页表锁定内存，而且内存整体空间得到了有效利用，CPU和GPU进程可以从整个内存空间中动态分配内存，避免了以前硬性分配造成资源浪费的尴尬。
那么，明年即将面世的HSA架构体系将为我们的生活带来哪些改变的可能性呢？
3、HSA异构体系的未来:
由于HSA是一种开放性的标准，在未来发展道路上有着更多的可能性，通过异构体系可以融合不同厂商的芯片优势，而CPU/GPU的协作运算将带来更加明显的功耗优势。
而且异构体系的开放性使得芯片厂商更容易去开拓新市场——不仅仅局限于PC，包括服务器、嵌入式领域、平板手机游戏机等等都将成为HSA联盟的市场目标
对消费者而言，我们可以体验到更加极速的计算性能，系统将高负载计算交由GPU完成，GPU中每一个流处理器都相当于一个CPU核心。试想下GPU中成百上千的流处理器合作运算，那会是一种完全不同的用户体验。
HSA体系的出现将引发芯片市场的新一轮改革，当然，这还需要包括系统以及APP在内的生态圈合作支持才行。据AMD表示，hUMA将会支援C++和Java等开发语言，或许在不久的将来，我们就能看到HSA体系遍地开花，涌现出各种各样更高效、更优质的设备。
