The invention discloses a big data engine prototype GPU FPGA multi-core heterogeneous CPU based on. The characteristics of architecture independent parallel CPU and GPU, a magnetic random memory subsystem of the magnetic random access memory can access each other, and in the FPGA structure; GPU is connected to the chip through the I/O bus, and then connected with the CPU I/O CPU bridge; by ALU, register files and intelligent memory cache and the bus interface. The system transplant, to support the GPU FPGA multi-core heterogeneous CPU big data engine architecture, constitutes a big data engine prototype.
【技术实现步骤摘要】
一种基于多核异构CPU-GPU-FPGA的大数据引擎原型
本专利技术涉及一种基于多核异构CPU-GPU-FPGA的大数据引擎原型
技术介绍
随着云计算及虚拟化,呈现出“大规模”、“高密度”、“高能耗”、“复杂化”等特点,建设与发展新一代数据中心,提升数据中心基础设施管理将变得日趋重要,数据中心的基础架构融合管理与智能将成为数据中心发展的新趋势。超大型数据中心提供了从基础设施到后面的数据分析、筛选、应用的整个应用服务。不仅是数据分析,还包括与公有云提供的通用化服务不同的专门服务于智能制造的云计算,以及超级运算,这就对大数据的处理能力提出了更高要求。异构计算是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括:CUP(中央处理器)、GPU(图形处理器)、FPGA(现场可编程门阵列)等。CPU与GPU的高度融合已是大势所趋,但这不只是硬件层面的变更,更多的是计算理念的变革。如何将不同的计算任务自动分配给最适宜于处理该任务的芯片,借此实现最高的能效比以及最高的晶体管利用率,成为探索新的编程模式或者计算模式要面临的重大问题。当越来越多的专用硬核被集成到FPGA中以后,FPGA的设计方法需要发生根本性的变化。在IC设计领域已经逐步得到认同的SoC设计方法同样被引入到FPGA设计领域,这一方法的核心在于围绕CPU内核展开设计,以CPU引出的系统总线为主干,其他模块都挂在这一总线上,比如,在FPGA上开发基于CPU的系统,当FPGA上电后,硬件逻辑通过芯片配置成功后,读取软件文件并转到SDRAM(同步动态随机存储器)中,软件在SDRAM中运 ...
【技术保护点】
一种基于多核异构CPU‑GPU‑FPGA的大数据引擎架构,架构的特征:1)具有独立的并行CPU和并行GPU,有各自的磁性随机存储子系统,均可访问对方的磁性随机存储器,并处于FPGA结构之外;2)GPU通过I/O总线连接到芯片组,然后再通过I/O桥与CPU相连;3)CPU由ALU、寄存器文件和智能闪存缓存以及总线接口组成。
【技术特征摘要】
1.一种基于多核异构CPU-GPU-FPGA的大数据引擎架构,架构的特征:1)具有独立的并行CPU和并行GPU,有各自的磁性随机存储子系统,均可访问对方的磁性随机存储器,并处于FPGA结构之外;2)GPU通过I/O总线连接到...
【专利技术属性】
技术研发人员:张军,徐苛,陈晓峰,
申请(专利权)人:上海德衡数据科技有限公司,
类型:发明
国别省市:上海,31
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