芯片制造商AMD发表HSA运算架构的新技术：hUMA，来解决CPU与GPU间的重覆资料拷贝问题。
2012年，AMD就携手ARM、高通、三星、联发科等厂商成立HSA(Heterogeneous Systems Architecture)基金会，希望拓展CPU和GPU协同运算的新架构，并辅助此架构发展的异质运算新软体开发环境。
日前，AMD进一步公开说明此运算架构的新技术：hUMA(heterogeneous Uniform Memory Access)。透过hUMA，CPU和GPU能共享同一个存储空间，并且CPU能够直接存取GPU的存储位址，不必像过去得花工夫再将GPU的运算资料复写到CPU上。
过去CPU和GPU的存储池仍独立运作
换句话说，以过去技术发展的状态，即便GPU和CPU已整合到同一个芯片上(GPGPU技术)，芯片在运算时要定位存储的位置仍然得经过繁杂的步骤，这是因为CPU和GPU的存储池仍然是独立运作。
先前为了解决两者存储池独立的运算问题，当CPU程式需要在GPU上进行部分运算时，CPU都必须从CPU的存储上复制所有的资料到GPU的存储上，而当GPU上的运算完成时，这些资料还得再复制回到CPU存储上。这些步骤都会不断耗费时间以及程式处理的效能。
此外，复制资料的步骤也代表着，当CPU正在运作时，GPU就无法同时运算相同的资料。而当不同程式语言间的关键术语(exact terminology)变化时，CPU资料架构会启动指标器(pointers)来指示相关的资料，但是，因为CPU的指标器是指示到CPU存储上的位置，而GPU的存储又是另一个独立架构，因此这样的架构若复制到GPU上运作，反而会产生位置错置的问题。
而hUMA技术，就是来解决两者存储独立的问题。
hUMA能让GPU直接存取CPU的存储位置
hUMA像个连贯快取的系统，让CPU和GPU能共享同一个存储空间，让CPU和GPU在存储上看到的资料都能维持一致，如果其中一方上的资料改变，即便旧资料经过快取，另一方还是能看到经改变的资料。换句话说，hUMA能让GPU直接存取CPU的存储位置，当CPU在读写资料时，GPU也能同时读写资料。
此外，hUMA也能用在CPU的需要配置虚拟存储(demand-paged virtual memory)上。当GPU要存取写在磁碟上的位置时，CPU就能让作业系统去寻找，并加载相关的资料进存储中。
***款支援hUMA的产品将会是AMD的Kaveri APU，预计今年下半年上市。根据AMD表示，hUMA将会支援C++和Java等开发语言。
