HSA: Arsitektur Komputasi yang Sangat Efisien (Part2)

Benchmark HSA: Lebih Kencang

Pada implementasi awal, HSA memang masih berkutat seputar CPU (prosesor) dan GPU terlebih dahulu. Pada dasarnya sebuah software akan membutuhkan pengerjaan perintah dan umumnya diselesaikan oleh prosesor. Pada perkembangannya, seperti diketahui, GPU pun bisa membantu pengerjaan perintah tersebut dengan komputasi paralel. Akan tetapi, tidak semua pekerjaan yang dilimpahkan oleh software akan optimal jika dikerjakan di GPU saja. Jadi, ada pekerjaan yang sebenarnya lebih pas dikerjakan CPU dan ada yang lebih tepat dikerjakan oleh GPU.
Saat ini, software yang sudah bisa memanfaatkan GPU masih terhambat oleh sistem akses yang berbeda antara CPU dan GPU. Itulah sebabnya, penggunaan GPU pun masih cenderung jarang dilakukan oleh software secara umum. Akan tetapi, HSA kini datang untuk memuluskan hal tersebut. HSA, secara sederhana, memungkinkan software untuk mengakses CPU dan GPU secara mudah dan melimpahkan pekerjaan yang cocok baik untuk CPU maupun GPU tanpa waktu tunggu yang berarti.
Untuk menguji efisiensi HSA, dilakukan beberapa percobaan dengan menggunakan konfigurasi hardware:
APU: AMD A10-4600M (4 core CPU, AMD Radeon HD 7660G dengan 6 compute unit pada 685 Mhz)
RAM: DDR3 4GB
OS: Windows 7 64-bit

 

HAAR Face Detect

Sebuah analisa performa HSA dilakukan oleh team HSA dan AMD. Performa yang diuji adalah Haar Face Detect. Ini adalah metode yang digunakan untuk mengidentifikasi wajah manusia dalam stream video.

Performa yang diuji merupakan perbandingan kinerja sistem yang sama saat menggunakan perpaduan CPU dan GPU memakai OpenCL dibandingkan dengan implementasi HSA.

Pada pengujian ini, HSA tampak berhasil melakukan pembagian data antara CPU dengan GPU secara mulus. Penggunaan HSA dalam tahap awal ini berhasil meningkatkan performa deteksi sekitar 2,5x lipat lebih tinggi dengan penggunaan daya 2,5x lebih rendah.

Cloud System

Sebuah pengujian lainnya dilakukan untuk meneliti peningkatan performa pada cloud system. Hal yang diuji adalah akselerasi suffix arrays construction. Dalam pengujian ini ditemukan bahwa dengan memanfaatkan CPU dan GPU dengan menggunakan HSA bisa diperoleh peningkatan performa 5,8x lipat dan konsumsi daya berkurang 5x.

Pada akhirnya, HSA Foundation dengan teknologi HSA-nya bertujuan untuk:

• Proses heterogeneous berarsitektur pada SoC – bukan mengakses beragam komponen dalam sebuah SoC dengan cara yang terpisah
• Pemrograman untuk mengakses akselerator menjadi jauh lebih mudah
• Akselerasi software bisa dijalankan pada beragam jens hardware
• Skalabilitas mulai dari telepon genggam hingga ke super-komputer
• Akselerasi GPU pada parallel processing adalah target awal dengan DSP dan akselerator lainnya segera akan dimasukkan dalam model arsitektur HSA selanjutnya
• Ekosistem software yang heterogen agar dapat dikembangkan lebih cepat lagi
• Konsumsi daya lebih rendah dan perangkat yang lebih mampu memenuhi kebutuhan pengguna baik itu perangkat genggam (gadget), yang dipasang di dinding, maupun yang ada di cloud

Kesimpulan (Sementara) Kami

HSA adalah sebuah teknologi yang amat sangat menarik. Pemanfaatan resource secara optimal dan efisien adalah kuncinya. Jika selama ini pertandingan performa komputasi berada di performa per clock (Hz), tampaknya kondisi bisa berubah jika implementasi HSA bisa dipecepat.

Dengan penggunaan HSA, efisiensi meningkat dan kinerja pun meningkat. Hal ini bisa membuat para produsen SoC menyuguhkan solusi yang murah namun berperforma tinggi.

Tampak bahwa AMD dan sebagian besar produsen SoC berbasis ARM menjadi pelopor di tahap awal ini. Cukup menarik bila diperhatikan bahwa Intel dan NVIDIA saat ini belum bergabung dalam HSA Foundation. Kami cukup yakin bahwa keduanya pun sedang menjajaki  implementasi HSA atau setidaknya penggunaan teknologi serupa. Patut diingat bahwa NVIDIA terlebih dahulu mempopulerkan penggunaan GPU untuk kebutuhan non-display dengan CUDA-nya dan cukup berhasil. Sementara itu, Intel saat ini mampu menawarkan solusi-solusi akselerasi unik seperti QuickSync dan AVX di dalam prosesor dan memiliki arsitektur prosesor yang cukup kompleks namun efisien. Apabila keduanya tidak mengantisipasi berkembangnya teknologi HSA, bukan tidak mungkin NVIDIA dan Intel bisa berhadapan dengan pesaing-pesaing yang sangat kuat, yaitu para founder HSA Foundation saat ini.

Sumber: www.hsafoundation.com