AMD的APU14开发者大会中多次提到了最新的HSA异构计算在新品中的应用，同时也为我们展现了AMD目前在嵌入式芯片中取得的最新成就。从本次创新大会上，我们也了解到AMD不仅仅是一个以硬件性能提升为目的的芯片服务厂商，更多了我们还看到了基于最新APU异构体系下可以提供给编程人员的诸多创新，为进一步打造AMD固有的生态体系打下结实的基础。
关于AMD的HSA异构计算到底有什么好处，小编专门在会后采访了AMD全球副总裁Manju Hegde先生来为大家进行专访解答。同时，我们也请到了科大讯飞语音平台总监鹿晓亮、中科院计算所贾海鹏老师、北京大学计算技术研究所北京视骏科技有限公司的CTO孙俊先生一起进行专访。
AMD全球副总裁Manju Hegde
中科院计算所贾海鹏老师
科大讯飞语音平台总监鹿晓亮
问：Manju先生你好，活动我注意到异构计算其实不仅仅是AMD的专利，竞争对手比如Intel或者Nvidia在这方面也在进行着研发，他们的CPU和GPU的融合产品也在逐渐加强这方面的设计能力，扩大GPU作为异构处理器在芯片上的占比。从您的角度上来看，是否意味着异构计算是今后处理器设计的大趋势，AMD拥有了HSA以后将如何保持自身的这种优势？
Manju：我们看到现在无论是手机、平板电脑，或者基于商用的平板电脑、移动设备，使用者都希望有更长的电池运行时间，同时还想要更炫的功能，更好的用户体验。这是对现有处理器的挑战。更炫的使用场景、功能和体验往往需要基于视觉和人体自然语言信息进行处理，这些都需要大量的计算资源，使得对处理器性能，尤其计算性能的能力越来越高。但问题是功耗却又要保持平稳或较低的水平。如何满足这样的消费趋势？从处理器设计的角度，我们需要让合适的计算单元做合适的工作。比如GPU对于数据并行计算和图形处理有着天然的优势，我们把GPU作为计算单元和CPU结合起来，从而形成了异构的系统。GPU发挥它在显示和并行处理上的优势，CPU仍处理传统的工作，如操作系统、轻负载应用。根据应用的计算性能要求，平衡的使用CPU和GPU资源，甚至将以前（异构计算出现之前）需要CPU做、但又勉为其难的工作交给更适合的计算设备GPU，就能很好地降低它的功耗。
异构计算在最近六七年中得到了很快发展，基本上所有的处理器生产商都在支持异构计算，异构计算确实是大势所趋。从GPU在处理器芯片上的占比情况，我们也可以印证这个趋势，大家也体会到异构计算给应用带来的好处。在异构处理技术上，AMD是先行者之一，并且走出了一个创新的道路：HSA。相比较传统的异构平台，HSA硬件架构有独到之处，例如HSA架构下CPU和GPU内存管理上是统一的。在传统的异构系统中，CPU和GPU看到的数据并不一样，而需要保存多个拷贝。比如CPU处理完的数据，如果GPU进行计算的话，必须将这些数据从CPU的内存传输到GPU内存，这种CPU和GPU间数据来回的搬迁，是处理器功耗的大敌。在HSA架构下，整个内存数据对于CPU和GPU完全可见，数据不需要在CPU和GPU之间搬迁周末活动大大节省系统资源。对于程序员而言，这种设计可显著降低异构应用的编程难度，例如OpenCL编程，程序员可以在不同设备间传递指针而不是数据，我们可以将更多传统CPU上数据结构放到GPU上处理。CPU和GPU统一的内存模型，使得OpenMP/Java这类共享内存模型的编程语言成为HSA的编程语言，从根本上解决异构应用编写困难的局面。AMD始终是HSA技术的重要推动者，也希望从HSA技术的推动，充分发挥自己的异构计算专长。
同时，AMD把HSA架构变成一个开放的标准，与其他处理器公司共同推动异构计算的生态环境。平台标准化之后，AMD如何做到差异化？AMD的思路是自己的IP优势。我们的差异化不是表现在封闭化和私有化，例如给软件编程人员提供私有的编程方法。我们的差异化体现在我们制造芯片的知识产权上面，比如AMD异构芯片的电源管理，芯片模块化设计从而提供更多HSA兼容的芯片模块，异构芯片间Cache处理能力，GPU架构等等。加上AMD在异构计算系统生态环境持续不断的投入，从软件程序员角度来说，他们能够在AMD平台上获得最好的编程体验。比如只需要关注代码，而不需要关心整个硬件系统架构的差异，并且软件写完后可以在异构计算平台上表现的更好，这也就AMD提供差异化的表现形式之一。