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'''Heterogeneous System Architecture''' ('''HSA''') é um conjunto de especificações de vários fornecedores que permite a integração de [[Unidade central de processamento|unidades centrais de processamento]] e [[Unidade de processamento gráfico|processadores gráficos]] no mesmo barramento, com [[Armazenamento de dados de computador|memória]] e tarefas compartilhadas.<ref>{{Citar web|ultimo=Tarun Iyer|url=http://www.tomshardware.com/news/AMD-HSA-hUMA-APU,22324.html|titulo=AMD Unveils its Heterogeneous Uniform Memory Access (hUMA) Technology|data=30 de abril de 2013|acessodata=2025-04-30|website=Tom's Hardware}}</ref> O HSA está sendo desenvolvido pela HSA Foundation, que inclui (entre muitos outros) [[Advanced Micro Devices|AMD]] e [[Arm Holdings|ARM]]. O objetivo declarado da plataforma é reduzir a latência de comunicação entre CPUs, GPUs e outros [[OpenCL|dispositivos de computação]] e tornar esses vários dispositivos mais compatíveis da perspectiva do programador,<ref name="whitepaper">{{Citar relatório|ultimo=George Kyriazis|data=2025-04-30|titulo=Heterogeneous System Architecture: A Technical Review|url=http://amd-dev.wpengine.netdna-cdn.com/wordpress/media/2012/10/hsa10.pdf|publicado=AMD|arquivourl=https://web.archive.org/web/20140328140823/http://amd-dev.wpengine.netdna-cdn.com/wordpress/media/2012/10/hsa10.pdf|arquivodata=28 de março de 2014|urlmorta=dead}}</ref>{{Rp|3}}<ref name="whatis">{{Citar web|url=http://developer.amd.com/resources/heterogeneous-computing/what-is-heterogeneous-system-architecture-hsa/|titulo=What is Heterogeneous System Architecture (HSA)?|acessodata=2025-04-30|publicado=AMD|arquivourl=https://web.archive.org/web/20140621213832/http://developer.amd.com/resources/heterogeneous-computing/what-is-heterogeneous-system-architecture-hsa/|arquivodata=21 de junho de 2014|urlmorta=dead}}</ref> aliviando o programador da tarefa de planejar a movimentação de dados entre memórias disjuntas de dispositivos (como deve ser feito atualmente com [[OpenCL]] ou [[CUDA]]).<ref>{{Citar web|ultimo=Joel Hruska|url=http://www.extremetech.com/gaming/164817-setting-hsail-amd-cpu-gpu-cooperation|titulo=Setting HSAIL: AMD explains the future of CPU/GPU cooperation|data=2013-08-26|acessodata=2025-04-30|website=[[ExtremeTech]]|publicado=[[Ziff Davis]]}}</ref>

CUDA e OpenCL, bem como a maioria das outras linguagens de programação bastante avançadas, podem usar HSA para aumentar seu desempenho de execução. A computação heterogênea é amplamente utilizada em dispositivos de [[Sistema em um chip|sistema em chip]], como [[tablet]]s, [[smartphone]]s, outros dispositivos móveis e [[Console de jogos eletrônicos|consoles de videogame]].<ref name="gpuscience">{{Citar web|url=http://gpuscience.com/cs/heterogeneous-system-architecture-purpose-and-outlook/|titulo=Heterogeneous System Architecture: Purpose and Outlook|data=2012-11-09|acessodata=2025-04-30|website=gpuscience.com|arquivourl=https://web.archive.org/web/20140201183411/http://gpuscience.com/cs/heterogeneous-system-architecture-purpose-and-outlook/|arquivodata=2014-02-01}}</ref> O HSA permite que os programas usem o processador gráfico para cálculos de [[Vírgula flutuante|ponto flutuante]] sem memória ou agendamento separado.<ref>{{Citar web|url=http://embedded-computing.com/articles/heterogeneous-processing-using-mix-cpu-gpu-elements/|titulo=Heterogeneous system architecture: Multicore image processing using a mix of CPU and GPU elements|acessodata=2025-04-30|website=Embedded Computing Design|arquivourl=https://web.archive.org/web/20130326174424/http://embedded-computing.com/articles/heterogeneous-processing-using-mix-cpu-gpu-elements/|arquivodata=26 de março de 2013}}</ref>

== Justificativa ==
A lógica por trás do HSA é aliviar a carga dos programadores ao transferir cálculos para a GPU. Originalmente impulsionada exclusivamente pela AMD e chamada de FSA, a ideia foi estendida para abranger unidades de processamento além de GPUs, como [[DSP]]s de outros fabricantes.

{{Galeria|File:HSA – using the GPU without HSA.svg|Etapas executadas ao descarregar cálculos para a [[Unidade de processamento gráfico|GPU]] em um sistema não HSA|File:HSA – using the GPU with HSA.svg|Etapas executadas ao descarregar cálculos para a GPU em um sistema HSA, usando a funcionalidade HSA|align=center}}

As GPUs modernas são muito adequadas para executar [[SIMD|instruções únicas, vários dados]] (SIMD) e instruções únicas, vários threads (SIMT), enquanto as CPUs modernas ainda estão sendo otimizadas para ramificação. etc.

== Visão geral ==
Originalmente introduzido por [[Sistema embarcado|sistemas embarcados]] como o [[Cell (microprocessador)|Cell Broadband Engine]], o compartilhamento de memória do sistema diretamente entre vários participantes do sistema torna a computação heterogênea mais comum. A computação heterogênea em si se refere a sistemas que contêm múltiplas unidades de processamento{{Spaced ndash}}[[Unidade central de processamento|unidades centrais de processamento]] (CPUs), [[Unidade de processamento gráfico|unidades de processamento gráfico]] (GPUs), [[DSP|processadores de sinais digitais]] (DSPs) ou qualquer tipo de [[Circuito integrado de aplicação especifica|circuito integrado específico para aplicações]] (ASICs). A arquitetura do sistema permite que qualquer acelerador, por exemplo, um [[Unidade de processamento gráfico|processador gráfico]], opere no mesmo nível de processamento que a CPU do sistema.

Entre seus principais recursos, o HSA define um espaço de endereço virtual unificado para dispositivos de computação: enquanto as GPUs tradicionalmente têm sua própria memória, separada da memória principal (CPU), o HSA exige que esses dispositivos compartilhem [[Página (memória de computador)|tabelas de páginas]] para que os dispositivos possam trocar dados compartilhando [[Ponteiro (programação)|ponteiros]]. Isso deve ser suportado por [[Unidade de gerenciamento de memória|unidades de gerenciamento de memória]] personalizadas.<ref name="whitepaper">{{Citar relatório|ultimo=George Kyriazis|data=2025-04-30|titulo=Heterogeneous System Architecture: A Technical Review|url=http://amd-dev.wpengine.netdna-cdn.com/wordpress/media/2012/10/hsa10.pdf|publicado=AMD|arquivourl=https://web.archive.org/web/20140328140823/http://amd-dev.wpengine.netdna-cdn.com/wordpress/media/2012/10/hsa10.pdf|arquivodata=28 de março de 2014|urlmorta=dead}}</ref>{{Rp|6–7}} Para tornar a interoperabilidade possível e também facilitar vários aspectos da programação, o HSA foi criado para ser independente de ISA tanto para CPUs quanto para aceleradores, e para oferecer suporte a linguagens de programação de alto nível.

Até agora, as especificações do HSA abrangem:

=== Camada intermediária HSA ===
HSAIL (Heterogeneous System Architecture Intermediate Language), um [[UCSD p-System|conjunto de instruções virtuais]] para programas paralelos

* semelhante à [[LLVM|LLVM Intermediate Representation]] e SPIR (usado por [[OpenCL]] e [[Vulkan]])
* finalizado para um conjunto de instruções específico por um [[JIT|compilador JIT]]
* tomar decisões tardias sobre quais núcleos devem executar uma tarefa
* explicitamente paralelo
* suporta exceções, funções virtuais e outros recursos de alto nível
* suporte para depuração

=== Modelo de memória HSA ===
* compatível com modelos de memória [[C++11]], OpenCL, [[Java (linguagem de programação)|Java]] e [[.NET Framework|.NET]]
* consistência relaxada
* projetado para oferecer suporte a linguagens gerenciadas (por exemplo, Java) e não gerenciadas (por exemplo, [[C (linguagem de programação)|C]])
* tornará muito mais fácil desenvolver compiladores de terceiros para uma ampla gama de produtos heterogêneos programados em [[Fortran]], C++, C++ AMP, Java, et al.

=== Despachante HSA e tempo de execução ===
* projetado para permitir enfileiramento de tarefas heterogêneo: uma fila de trabalho por núcleo, distribuição de trabalho em filas, balanceamento de carga por roubo de trabalho
* qualquer núcleo pode agendar trabalho para qualquer outro, incluindo ele mesmo
* redução significativa da sobrecarga de trabalho de agendamento para um núcleo

Os dispositivos móveis são uma das áreas de aplicação do HSA, na qual ele produz maior eficiência energética.<ref name="gpuscience">{{Citar web|url=http://gpuscience.com/cs/heterogeneous-system-architecture-purpose-and-outlook/|titulo=Heterogeneous System Architecture: Purpose and Outlook|data=2012-11-09|acessodata=2025-04-30|website=gpuscience.com|arquivourl=https://web.archive.org/web/20140201183411/http://gpuscience.com/cs/heterogeneous-system-architecture-purpose-and-outlook/|arquivodata=2014-02-01}}</ref>

=== Diagramas de blocos ===
As ilustrações abaixo comparam a coordenação CPU-GPU sob HSA em comparação com arquiteturas tradicionais.
{{Gallery
 | width  = 320
 | height = 190
 | align  = center
|File:Desktop computer bus bandwidths.svg
 |Arquitetura padrão com uma [[Unidade de processamento gráfico|GPU]] discreta conectada ao barramento [[PCI Express]]. A [[Zero-cópia|cópia zero]] entre a GPU e a CPU não é possível devido às memórias físicas distintas.

|File:HSA-enabled virtual memory with distinct graphics card.svg
   | O HSA traz memória virtual unificada e facilita a passagem de ponteiros pelo PCI Express em vez de copiar todos os dados.

|File:Integrated graphics with distinct memory allocation.svg
 |Na memória principal particionada, uma parte da memória do sistema é alocada exclusivamente para a GPU. Como resultado, a operação de cópia zero não é possível.

|File:HSA-enabled integrated graphics.svg
 |Memória principal unificada, onde GPU e CPU são habilitados para HSA. Isso torna possível a operação de cópia zero.<ref>{{cite web |url=http://www.semiaccurate.com/2014/01/15/technical-look-amds-kaveri-architecture/ |title=Kaveri microarchitecture |date=2014-01-15 |work=[[SemiAccurate]]}}</ref>

|File:MMU and IOMMU.svg
 |A [[Unidade de gerenciamento de memória|MMU]] da CPU e a [[Input–output memory management unit|IOMMU]] da GPU devem estar em conformidade com as especificações de hardware HSA.|align=center

}}
{{clear}}

== Suporte de software ==
[[Ficheiro:Linux_AMD_graphics_stack.svg|miniaturadaimagem|As GPUs AMD contêm certas unidades funcionais adicionais destinadas a serem usadas como parte do HSA. No Linux, o driver do kernel {{Mono|amdkfd}} fornece o suporte necessário.<ref>{{Citar web|ultimo=Michael Larabel|url=https://www.phoronix.com/scan.php?page=news_item&px=MTc0NTk|titulo=AMDKFD Driver Still Evolving For Open-Source HSA On Linux|data=21 de julho de 2014|acessodata=2025-04-30|publicado=[[Phoronix]]}}</ref><ref name="kernelnewbies-3.19">{{Citar web|url=http://kernelnewbies.org/Linux_3.19#head-ae54e026ef7588f4431f7e94178d27d5cd830bbf|titulo=Linux kernel 3.19, Section 1.3. HSA driver for AMD GPU devices|data=8 de fevereiro de 2015|acessodata=2025-04-30|website=kernelnewbies.org}}</ref>]]
Alguns dos recursos específicos do HSA implementados no hardware precisam ser suportados pelo [[Núcleo (sistema operacional)|kernel do sistema operacional]] e por drivers de dispositivo específicos. Por exemplo, o suporte para placas de vídeo AMD [[Radeon]] e [[AMD FirePro]], e APUs baseadas no [[Graphics Core Next]] (GCN), foi incorporado à versão 3.19 do [[Linux (núcleo)|kernel principal do Linux]], lançada em 8 de fevereiro de 2015.<ref name="kernelnewbies-3.19">{{Citar web|url=http://kernelnewbies.org/Linux_3.19#head-ae54e026ef7588f4431f7e94178d27d5cd830bbf|titulo=Linux kernel 3.19, Section 1.3. HSA driver for AMD GPU devices|data=8 de fevereiro de 2015|acessodata=2025-04-30|website=kernelnewbies.org}}</ref> Os programas não interagem diretamente com {{Mono|amdkfd}}, mas enfileiram seus trabalhos utilizando o tempo de execução do HSA.<ref>{{Citar web|url=https://github.com/HSAFoundation/HSA-Runtime-Reference-Source/blob/master/README.md|titulo=HSA-Runtime-Reference-Source/README.md at master|data=14 de novembro de 2014|acessodata=2025-04-30|website=github.com}}</ref> Esta primeira implementação, conhecida como {{Mono|amdkfd}}, foca em APUs "Kaveri" ou "Berlin" e funciona junto com o driver gráfico do kernel Radeon existente.

Adicionalmente, {{Mono|amdkfd}} oferece suporte ao ''heterogeneous queuing'' (HQ), que visa simplificar a distribuição de trabalhos computacionais entre várias CPUs e GPUs da perspectiva do programador. O suporte para ''gerenciamento de memória heterogênea'' (''HMM''), adequado apenas para hardware gráfico com a versão 2 do IOMMU da AMD, foi aceito na versão principal do kernel Linux 4.14.<ref>{{Citar web|url=https://www.xda-developers.com/linux-kernel-414/|titulo=Linux Kernel 4.14 Announced with Secure Memory Encryption and More|data=13 de novembro de 2017|acessodata=2025-04-30|arquivourl=https://web.archive.org/web/20171113231202/https://www.xda-developers.com/linux-kernel-414/|arquivodata=13 de novembro de 2017|urlmorta=dead}}</ref>

O suporte integrado para plataformas HSA foi anunciado para o lançamento "Sumatra" do [[OpenJDK]], previsto para 2015.<ref>{{Citar web|ultimo=Alex Woodie|url=http://www.hpcwire.com/2013/08/26/hsa_foundation_aims_to_boost_javas_gpu_prowess/|titulo=HSA Foundation Aims to Boost Java's GPU Prowess|data=26 de agosto de 2013|acessodata=2025-04-30|website=HPCwire}}</ref>

O [[AMD APP SDK]] é um kit de desenvolvimento de software proprietário da AMD voltado para [[computação paralela]], disponível para Microsoft Windows e Linux. Bolt é uma biblioteca de modelos C++ otimizada para computação heterogênea.<ref>{{Citar web|url=https://github.com/HSA-Libraries/Bolt|titulo=Bolt on github|data=11 de janeiro de 2022|acessodata=2025-04-30|website=[[GitHub]]}}</ref>

O [[GPUOpen]] abrange algumas outras ferramentas de software relacionadas ao HSA. A versão 2.0 do [[CodeXL]] inclui um profiler HSA.<ref>{{Citar web|ultimo=AMD GPUOpen|url=http://gpuopen.com/codexl-2-0-is-here-and-open-source/|titulo=CodeXL 2.0 includes HSA profiler|data=2016-04-19|acessodata=2025-04-30|arquivourl=https://web.archive.org/web/20180627034628/https://gpuopen.com/codexl-2-0-is-here-and-open-source/|arquivodata=27 de junho de 2018|urlmorta=dead}}</ref>

== Suporte de hardware ==
=== AMD ===
Em fevereiro de 2015, apenas as APUs da série A "Kaveri" da AMD (cf. [[Lista de processadores AMD com gráficos 3D#"Kaveri" (2014, 28 nm)|processadores para desktop "Kaveri"]] e [[Lista de processadores AMD com gráficos 3D#"Kaveri" 2014, 28 nm|processadores dispositivos móveis "Kaveri"]]) e o [[PlayStation 4]] da Sony permitiam que a [[Unidade de processamento gráfico#Unidade de processamento gráfico integrada|GPU integrada]] acessasse a memória por meio da versão 2 do IOMMU da AMD. APUs anteriores (Trinity e Richland) incluíam a funcionalidade do IOMMU da versão 2, mas apenas para uso por uma GPU externa conectada via PCI Express.{{carece de fontes}}

As APUs Carrizo e Bristol Ridge posteriores a 2015 também incluem a funcionalidade IOMMU versão 2 para a GPU integrada.{{carece de fontes}}

{{Recursos de APU AMD}}

=== ARM ===
A microarquitetura [[Mali (GPU)#Bifrost|Bifrost]] da ARM, conforme implementada no Mali-G71,<ref>{{Citar web|url=http://www.anandtech.com/show/10375/arm-unveils-bifrost-and-mali-g71/5|titulo=ARM Bifrost GPU Architecture|data=2016-05-30|acessodata=2025-04-30}}</ref> é totalmente compatível com as especificações de hardware HSA 1.1. Em junho de 2016, a ARM não anunciou suporte de software que usaria esse recurso de hardware.

== Ver também ==
* [[GPGPU|Computação de uso geral em unidades de processamento gráfico]] (GPGPU)
* [[Acesso não uniforme a memória|Acesso de memória não uniforme]] (NUMA)
* [[OpenMP]]
* [[Memória compartilhada]]
* [[Zero-cópia|Cópia zero]]

{{Referências}}

== Ligações externas ==
{{Commonscat}}
* {{YouTube|id=ln8JpfaLvbM|title=HSA Heterogeneous System Architecture Overview}} by Vinod Tipparaju at [[ACM/IEEE Supercomputing Conference|SC13]] in November 2013
* [https://web.archive.org/web/20160514070602/http://www.mpsoc-forum.org/previous/2013/slides/8-Hegde.pdf HSA and the software ecosystem]
* [http://www-conf.slac.stanford.edu/xldb2012/talks/xldb2012_wed_1400_MichaelHouston.pdf 2012 – HSA by Michael Houston] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20160305141652/http://www-conf.slac.stanford.edu/xldb2012/talks/xldb2012_wed_1400_MichaelHouston.pdf|date=5 de março de 2016}}

{{Processamento gráfico AMD}}