本發(fā)明涉及一種基于多核異構(gòu)cpu-gpu-fpga的大數(shù)據(jù)引擎原型
背景技術(shù)：
隨著云計(jì)算及虛擬化，呈現(xiàn)出“大規(guī)?！?、“高密度”、“高能耗”、“復(fù)雜化”等特點(diǎn)，建設(shè)與發(fā)展新一代數(shù)據(jù)中心，提升數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施管理將變得日趨重要，數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)架構(gòu)融合管理與智能將成為數(shù)據(jù)中心發(fā)展的新趨勢(shì)。
超大型數(shù)據(jù)中心提供了從基礎(chǔ)設(shè)施到后面的數(shù)據(jù)分析、篩選、應(yīng)用的整個(gè)應(yīng)用服務(wù)。不僅是數(shù)據(jù)分析，還包括與公有云提供的通用化服務(wù)不同的專門服務(wù)于智能制造的云計(jì)算，以及超級(jí)運(yùn)算，這就對(duì)大數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高要求。
異構(gòu)計(jì)算是指使用不同類型指令集和體系架構(gòu)的計(jì)算單元組成系統(tǒng)的計(jì)算方式。常見(jiàn)的計(jì)算單元類別包括：cup(中央處理器)、gpu(圖形處理器)、fpga(現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列)等。cpu與gpu的高度融合已是大勢(shì)所趨，但這不只是硬件層面的變更，更多的是計(jì)算理念的變革。如何將不同的計(jì)算任務(wù)自動(dòng)分配給最適宜于處理該任務(wù)的芯片，借此實(shí)現(xiàn)最高的能效比以及最高的晶體管利用率，成為探索新的編程模式或者計(jì)算模式要面臨的重大問(wèn)題。
當(dāng)越來(lái)越多的專用硬核被集成到fpga中以后，fpga的設(shè)計(jì)方法需要發(fā)生根本性的變化。在ic設(shè)計(jì)領(lǐng)域已經(jīng)逐步得到認(rèn)同的soc設(shè)計(jì)方法同樣被引入到fpga設(shè)計(jì)領(lǐng)域，這一方法的核心在于圍繞cpu內(nèi)核展開(kāi)設(shè)計(jì)，以cpu引出的系統(tǒng)總線為主干，其他模塊都掛在這一總線上，比如，在fpga上開(kāi)發(fā)基于cpu的系統(tǒng)，當(dāng)fpga上電后，硬件邏輯通過(guò)芯片配置成功后，讀取軟件文件并轉(zhuǎn)到sdram(同步動(dòng)態(tài)隨機(jī)存儲(chǔ)器)中，軟件在sdram中運(yùn)行。
gpu等專用計(jì)算單元雖然工作頻率較低，具有更多的內(nèi)核數(shù)和并行計(jì)算能力，總體性能/芯片面積的比和性能/功耗比都很高，卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有得到充分利用。特別是gpu的通用計(jì)算被導(dǎo)入高并行計(jì)算領(lǐng)域，對(duì)處理包括視覺(jué)傳感器在內(nèi)的融合多傳感器信息，起到新核心的作用。
智能閃存緩存是一個(gè)只讀緩存。當(dāng)未修改的數(shù)據(jù)塊由于空間的壓力被清除出緩存區(qū)高速緩存，這些數(shù)據(jù)塊就被移入到閃存緩存中；如果又需要這些數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫(kù)將會(huì)再把這些數(shù)據(jù)塊從閃存緩存移回。閃存緩存利用閃存設(shè)備的i/o速度，比基于磁盤(pán)的存儲(chǔ)性能要高得多；具有足夠的cpu，可使用閃存緩存。
磁性隨機(jī)存儲(chǔ)器(magneticrandomaccessmemory，簡(jiǎn)稱mram)擁有靜態(tài)隨機(jī)存儲(chǔ)器(sram)的高速讀取寫(xiě)入能力，以及動(dòng)態(tài)隨機(jī)存儲(chǔ)器(dram)的高集成度，而且基本上可以無(wú)限次地重復(fù)寫(xiě)入。
本發(fā)明提供了一種基于多核異構(gòu)cpu-gpu-fpga的大數(shù)據(jù)引擎原型。架構(gòu)的特征為具有獨(dú)立的并行cpu和并行g(shù)pu，有各自的磁性隨機(jī)存儲(chǔ)子系統(tǒng)，均可訪問(wèn)對(duì)方的磁性隨機(jī)存儲(chǔ)器，并處于fpga結(jié)構(gòu)之外；gpu通過(guò)i/o總線連接到芯片組，然后再通過(guò)i/o橋與cpu相連；cpu由alu、寄存器文件和智能閃存緩存以及總線接口組成。進(jìn)行系統(tǒng)移植，以支持多核異構(gòu)cpu-gpu-fpga大數(shù)據(jù)引擎架構(gòu)，構(gòu)成一種大數(shù)據(jù)引擎原型。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的在于提供一種基于多核異構(gòu)cpu-gpu-fpga的大數(shù)據(jù)引擎架構(gòu)。本發(fā)明包括以下特征：
發(fā)明技術(shù)方案
1.一種基于多核異構(gòu)cpu-gpu-fpga的大數(shù)據(jù)引擎架構(gòu)，架構(gòu)的特征：
1)具有獨(dú)立的并行cpu和并行g(shù)pu，有各自的磁性隨機(jī)存儲(chǔ)子系統(tǒng)，均可訪問(wèn)對(duì)方的磁性隨機(jī)存儲(chǔ)器，并處于fpga結(jié)構(gòu)之外；
2)gpu通過(guò)i/o總線連接到芯片組，然后再通過(guò)i/o橋與cpu相連；
3)cpu由alu、寄存器文件和智能閃存緩存以及總線接口組成。
2.基于權(quán)利要求1的硬件架構(gòu)，進(jìn)行系統(tǒng)移植，以支持多核異構(gòu)cpu-gpu-fpga大數(shù)據(jù)引擎架構(gòu)，構(gòu)成一種大數(shù)據(jù)引擎原型。
附圖說(shuō)明
附圖1是基于多核異構(gòu)cpu-gpu-fpga的大數(shù)據(jù)引擎原型圖。
具體實(shí)施方式
這種基于多核異構(gòu)cpu-gpu-fpga的大數(shù)據(jù)引擎原型，包括如下步驟特征：
1)具有獨(dú)立的并行cpu和并行g(shù)pu，有各自的磁性隨機(jī)存儲(chǔ)子系統(tǒng)，均可訪問(wèn)對(duì)方的磁性隨機(jī)存儲(chǔ)器，并處于fpga結(jié)構(gòu)之外；
2)gpu通過(guò)i/o總線連接到芯片組，然后再通過(guò)i/o橋與cpu相連；
3)cpu由alu、寄存器文件和智能閃存緩存以及總線接口組成；
4)進(jìn)行系統(tǒng)移植，以支持多核異構(gòu)cpu-gpu-fpga大數(shù)據(jù)引擎架構(gòu)，構(gòu)成一種大數(shù)據(jù)引擎原型。