[发明专利]多处理器计算平台中的处理器间通信技术

说明书

技术领域

本发明涉及计算平台，且更特定来说，涉及包含多个处理器的计算平台。

背景技术

包含多个处理器的计算平台用于提高具有高计算密集要求和/或高数据处理量要求的应用的性能。多处理器计算平台可包含可充当主机装置的通用中央处理单元(CPU)以及主机CPU可用来卸载计算密集型任务的性能的一个或一个以上计算装置，进而提高整个系统的性能。在一些情况下，所述一个或一个以上计算装置可经特别设计以比主机CPU更高效地处理某些类型的任务，其可提供对整个系统的进一步的性能改进。举例来说，所述一个或一个以上计算装置可经特别设计以比主机CPU更高效地执行平行算法。

可用于多处理器计算系统中的一种类型的计算装置是图形处理单元(GPU)。传统上，GPU包含固定功能硬件，其经特别设计以用于向显示装置实时地再现三维(3D)图形，但是通常不可编程，即，不可将经编译的程序下载到GPU并在GPU上执行。然而，近来，随着可编程着色器单元的发展，大多数GPU架构已经转变为可编程架构，所述可编程架构包含许多并行的处理元件。所述可编程架构允许GPU促进不仅仅是图形操作的执行，而且促进以高度并行的方式执行通用计算任务。

使用GPU来执行通用非图形专有计算任务可在本文中被称作图形处理单元上的通用计算(GPGPU)，或者被称作GPU计算。在一些情况下，GPU可使并非图形专有的应用编程接口(API)可用，进而减轻对GPU的编程以用于执行通用计算任务。GPU计算任务可包含计算密集的任务和/或包含高度并行的任务，例如矩阵计算、信号处理计算、统计算法、分子模型化应用、财务应用、医疗成像、密码分析应用等。

GPU是可用于多处理器计算平台中的仅一种类型的计算装置，且可使用其它类型的计算装置来补充或取代GPU。举例来说，可用于多处理器计算平台中的其它类型的计算装置包含(例如)额外的CPU、数字信号处理器(DSP)、小区宽带引擎(Cell/BE)处理器，或任何其它类型的处理单元。

具有多个计算装置的多处理器计算平台可为同类平台或异类平台。在同类平台中，所有计算装置共享共同指令集架构(ISA)。相比而言，异类平台可包含具有不同ISA的两个或两个以上计算装置。一般来说，不同类型的计算装置可具有不同的ISA，且相同类型的不同品牌的计算装置也可具有不同的ISA。

可通过利用多核计算装置和/或众核计算装置来进一步改进多处理器计算平台的性能。多核计算装置的一实例是上文所描述的GPU，其含有具有多个处理核心的可编程着色器单元。然而，CPU还可经设计以包含多个处理核心。一般来说，可将包含多个处理核心的任何芯片或裸片视为多核处理器。处理核心可指代能够对特定块数据执行指令的处理单元。举例来说，可将GPU内的单一算法逻辑单元(ALU)单元或向量处理器视为处理核心。众核处理器一般指代具有相对大量的核心的多核处理器，例如大于十个核心，且通常使用与用于设计具有少量核心的多核处理器的技术不同的技术来设计。多核处理器通过允许在单一芯片上在多个核心上并行地(例如，同时地)执行软件程序来提供性能改进。

并行编程模型指代经设计以允许在多个处理核心上同时地执行程序的编程模型。所述程序可为多线程程序，在这种情况下，单一线程可操作于每一处理核心上。在一些实例中，单一计算装置可包含用于执行程序的所有处理核心。在其它实例中，用于执行程序的一些处理核心可位于相同类型或不同类型的不同计算装置上。

可使用跨平台、跨供应商、异类计算平台、并行编程模型应用编程接口(API)开提供共同语言规范，以用于对包含由实施不同ISA的不同供应商可能制成的不同类型的计算装置的异类多核计算平台进行并行编程。开放计算语言(OpenCL^TM)是跨平台、跨供应商、异类计算平台、并行编程API的一实例。此类API可经设计以允许GPU上的更一般化的数据处理。举例来说，除了经由计算语言暴露经扩展的着色器子系统能力之外，这些API可以非图形专有的方式将数据流和控制路径一般化到GPU中。然而，目前，由此类API提供的指令集是基于GPU的硬件架构，且因此受限于与现有GPU架构相容的功能性。

发明内容