AMD Rogers：云上编程的异构计算突破与低功耗解决方案

在Phil Rogers，AMD的Corporate Fellow，于2013年11月的AMD开发者峰会上发表的主题为“THEPROGRAMMER’SGUIDETOREACHINGFORTHECLOUD”的演讲中，他重点讨论了异构计算在应对现代云工作负载中的关键作用。异构计算是通过结合不同架构的优势来提高系统性能和效率的一种策略，对于处理诸如视频处理、大数据分析和自然用户界面等高度并行的任务至关重要。 首先，Rogers指出视频数据预计将在移动数据流量中占据主导地位，到2017年可能占三分之二。视频的捕获、上传、转码和流媒体都是并行处理密集型任务，这正是异构计算大展拳脚的地方。通过利用GPU（图形处理器）的并行处理能力，可以显著加速这些过程，同时保持低功耗。 大数据的增长同样迅速，每月都有Exabytes级别的数据被创建和处理。例如，搜索引擎的索引和高清信息提取、以及MapReduce这样的并行计算任务，都要求硬件平台能灵活地处理不同类型的工作负载。异构计算在这种情况下提供了解决方案，允许数据处理能力随着数据量的增长而扩展。 自然用户界面的发展也依赖于高效的异构处理。准确识别手势和语音的含义，以及捕捉细微的肢体动作和语音变化，这些都需要高精度的并行处理能力。异构架构能够整合CPU和GPU的处理能力，以实现更精准的用户体验。 随着传感器网络的快速扩张，大量传感器产生的数据呈指数级增长，进一步推动了对异构计算的需求。物联网（IoE）的概念导致了数据来源的爆炸性增加，无论是本地还是云端，这种海量数据的处理都依赖于能够适应各种工作负载的灵活计算平台。 最后，Rogers强调了未来技术发展将强化这一趋势，比如传感器网络的增长和IoE带来的数据洪流，都将使异构计算在性能提升和能耗控制方面发挥更大的作用。因此，对于开发人员来说，理解和掌握异构计算技术，包括AMD的HSA（Heterogeneous System Architecture）产品，对于在云计算时代满足日益复杂的应用需求至关重要。 Phil Rogers在峰会上分享的实例展示了AMD HSA产品的高效性和灵活性，它们如何帮助开发者构建出能在服务器和嵌入式环境中既能提高性能又能降低能耗的应用。通过异构计算，开发者得以打破传统的性能限制，迎接云计算时代下越来越多样化的挑战。