[发明专利]计算机系统中断处理

说明书

背景

发明领域

本发明大体上是针对计算系统。更具体来说，本发明是针对处理计算系统中断。

背景技术

对使用图形处理单元(GPU)来进行一般计算的渴望在最近由于GPU的示例性每单位功率性能和/或成本而变得更加显著。一般来说，GPU的计算能力已以超过对应中央处理器(CPU)平台的计算能力的速率增长。随着移动计算市场(例如，笔记本计算机、移动智能电话、平板计算机等)和其所必需的支持服务器/企业系统的蓬勃发展，这种增长已被用来提供指定品质的所需用户体验。因此，组合使用CPU和GPU来执行具有数据并行内容的工作量正在成为一项体积技术(volume technology)。

然而，GPU传统上已在约束程序设计环境中进行操作，其可主要用于图形的加速。这些约束由以下事实而引起：GPU并不具有与CPU一样丰富的程序设计生态系统。因此，它们的使用已主要限于2D和3D图形以及少数前沿的多媒体应用，这些多媒体应用已被习惯地用于处理图形和视频应用程序设计接口(API)。

随着多厂商支持的OpenCL和DirectCompute标准API和支持工具的出现，GPU在传统应用中的限制已被扩展到传统图形的范围之外。虽然OpenCL和DirectCompute是有希望的开端，但是在创建允许将CPU和GPU组合来像CPU一样流畅地用于大多数程序设计任务的环境和生态系统方面仍存在着许多障碍。

现有的计算系统常常包括多个处理装置。例如，一些计算系统包括在独立芯片上的CPU和GPU(例如，CPU可能位于母板上，而GPU可能位于图形卡上)或在单个芯片封装中的CPU和GPU。然而，这两种布置仍包括与以下各项相关的重大挑战：(i)独立的存储系统、(ii)有效调度、(iii)提供进程之间的服务质量(QoS)保证、(iv)程序设计模型以及(v)编译至多个目标指令集体系结构(ISA)—全部都要同时使功耗降到最小。

例如，离散的芯片布置迫使系统和软件体系结构设计者利用芯片间接口来使每一个处理器存取存储器。虽然这些外部接口(例如，芯片间接口)对用于配合异构型处理器的存储器等待时间和功耗具有负效应，但是独立的存储系统(即，独立的地址空间)和驱动器管理的共享存储器产生开销，所述开销对细粒卸荷(fine grain offload)来说变得不可接受。

在包括CPU和GPU的计算系统中，某些命令不能够在GPU上有效地执行，并且需要CPU的注意。在常规系统中，GPU向CPU发出处理命令和指令的请求。当CPU接收到所述请求时，CPU调用操作系统(“OS”)来发出中断并且使用OS处理所述请求。然而，调用OS来处理来自GPU的每个请求是昂贵并且低效率的，特别是当GPU内的多个工作项目发出重复请求时。

实施方案概述

因此，所需要的是用于由CPU对GPU请求进行改进处理的系统和方法。

虽然GPU、加速处理单元(APU)以及通用用途的图形处理单元(GPGPU)是这个领域中常用的术语，但是表述“加速处理设备(APD)”被认为是更广义的表述。例如，APD是指硬件和/或软件的任何配合集合，与常规CPU、常规GPU、软件和/或其组合相比，所述任何配合集合以加速方式完成与加速图形处理任务、数据并行任务或嵌套数据并行任务相关的那些功能和计算。

在某些情况下，本发明的实施方案包括一种用于APD请求CPU处理多个任务的方法、系统以及制品。所述方法包括：使用APD来使所述多个任务入队到队列中；产生用户级中断；以及使用与CPU线程相关的中断处理程序来将队列中的多个任务传输到CPU。

本发明的实施方案还包括一种用于CPU处理来自APD的多个任务的方法、系统以及制品，其包括：从APD接收用户级中断；存取CPU线程上的与所述用户级中断相关的中断处理程序，其中所述中断处理程序存取队列；使所述多个任务从所述队列离队，其中所述多个任务是使用APD来入队的；以及处理所述离队的任务。

以下参照附图详细地描述本发明的额外特征和优点，连同本发明的各种实施方案的结构和操作。应该指出，本发明不限于本文所描述的具体实施方案。本文所提出的这类实施方案仅用于说明性目的。基于本文所包括的教义，一个或多个相关领域的技术人员将会明白额外的实施方案。

附图/图表简述