公开(公告)号：US20100118041A1

公开(公告)日：2010-05-13

申请号：US12317853

申请日：2008-12-30

申请人： Hu Chen ,  Ying Gao ,  Zhou Xiaocheng ,  Shoumeng Yan ,  Peinan Zhang ,  Mohan Rajagopalan ,  Jesse Fang ,  Avi Mendelson ,  Bratin Saha

发明人： Hu Chen ,  Ying Gao ,  Zhou Xiaocheng ,  Shoumeng Yan ,  Peinan Zhang ,  Mohan Rajagopalan ,  Jesse Fang ,  Avi Mendelson ,  Bratin Saha

IPC分类号： G06F15/167

CPC分类号： G06F9/544 ,  G06F12/0815 ,  G06F12/084 ,  G06F12/1009 ,  G06F12/1063 ,  G06F12/1072 ,  G06F12/1081 ,  G06F12/109 ,  G06F2212/161 ,  G06F2212/622 ,  G06F2212/656 ,  G06F2212/657 ,  G06F2212/682 ,  G06T1/20 ,  G06T1/60

摘要： Embodiments of the invention provide a programming model for CPU-GPU platforms. In particular, embodiments of the invention provide a uniform programming model for both integrated and discrete devices. The model also works uniformly for multiple GPU cards and hybrid GPU systems (discrete and integrated). This allows software vendors to write a single application stack and target it to all the different platforms. Additionally, embodiments of the invention provide a shared memory model between the CPU and GPU. Instead of sharing the entire virtual address space, only a part of the virtual address space needs to be shared. This allows efficient implementation in both discrete and integrated settings.

摘要翻译： 本发明的实施例提供了一种用于CPU-GPU平台的编程模型。 特别地，本发明的实施例为集成和分立设备提供统一的编程模型。 该模型还适用于多个GPU卡和混合GPU系统（分立和集成）。 这允许软件供应商编写单个应用程序堆栈并将其定位到所有不同的平台。 另外，本发明的实施例提供了CPU和GPU之间的共享存储器模型。 而不是共享整个虚拟地址空间，只需要共享虚拟地址空间的一部分。 这允许在离散和集成设置中有效实现。

公开(公告)号：US08531471B2

公开(公告)日：2013-09-10

申请号：US12317853

申请日：2008-12-30

申请人： Hu Chen ,  Ying Gao ,  Zhou Xiaocheng ,  Shoumeng Yan ,  Peinan Zhang ,  Mohan Rajagopalan ,  Jesse Fang ,  Avi Mendelson ,  Bratin Saha

发明人： Hu Chen ,  Ying Gao ,  Zhou Xiaocheng ,  Shoumeng Yan ,  Peinan Zhang ,  Mohan Rajagopalan ,  Jesse Fang ,  Avi Mendelson ,  Bratin Saha

IPC分类号： G06F15/167 ,  G06F12/00 ,  G06F12/02 ,  G06F12/10

CPC分类号： G06F9/544 ,  G06F12/0815 ,  G06F12/084 ,  G06F12/1009 ,  G06F12/1063 ,  G06F12/1072 ,  G06F12/1081 ,  G06F12/109 ,  G06F2212/161 ,  G06F2212/622 ,  G06F2212/656 ,  G06F2212/657 ,  G06F2212/682 ,  G06T1/20 ,  G06T1/60

摘要： Embodiments of the invention provide a programming model for CPU-GPU platforms. In particular, embodiments of the invention provide a uniform programming model for both integrated and discrete devices. The model also works uniformly for multiple GPU cards and hybrid GPU systems (discrete and integrated). This allows software vendors to write a single application stack and target it to all the different platforms. Additionally, embodiments of the invention provide a shared memory model between the CPU and GPU. Instead of sharing the entire virtual address space, only a part of the virtual address space needs to be shared. This allows efficient implementation in both discrete and integrated settings.

摘要翻译： 本发明的实施例提供了一种用于CPU-GPU平台的编程模型。 特别地，本发明的实施例为集成和分立设备提供统一的编程模型。 该模型还适用于多个GPU卡和混合GPU系统（分立和集成）。 这允许软件供应商编写单个应用程序堆栈并将其定位到所有不同的平台。 另外，本发明的实施例提供了CPU和GPU之间的共享存储器模型。 而不是共享整个虚拟地址空间，只需要共享虚拟地址空间的一部分。 这允许在离散和集成设置中有效实现。

公开(公告)号：US20100122264A1

公开(公告)日：2010-05-13

申请号：US12317854

申请日：2008-12-30

申请人： Zhou Xiaocheng ,  Shoumeng Yan ,  Ying Gao ,  Hu Chen ,  Peinan Zhang ,  Mohan Rajagopalan ,  Avi Mendelson ,  Bratin Saha

发明人： Zhou Xiaocheng ,  Shoumeng Yan ,  Ying Gao ,  Hu Chen ,  Peinan Zhang ,  Mohan Rajagopalan ,  Avi Mendelson ,  Bratin Saha

IPC分类号： G06F9/54 ,  G06F12/00 ,  G06F13/14

CPC分类号： G06F9/544 ,  G06F12/0815 ,  G06F12/084 ,  G06F12/1009 ,  G06F12/1063 ,  G06F12/1072 ,  G06F12/1081 ,  G06F12/109 ,  G06F2212/161 ,  G06F2212/622 ,  G06F2212/656 ,  G06F2212/657 ,  G06F2212/682 ,  G06T1/20 ,  G06T1/60

摘要： Embodiments of the invention provide language support for CPU-GPU platforms. In one embodiment, code can be flexibly executed on both the CPU and GPU. CPU code can offload a kernel to the GPU. That kernel may in turn call preexisting libraries on the CPU, or make other calls into CPU functions. This allows an application to be built without requiring the entire call chain to be recompiled. Additionally, in one embodiment data may be shared seamlessly between CPU and GPU. This includes sharing objects that may have virtual functions. Embodiments thus ensure the right virtual function gets invoked on the CPU or the GPU if a virtual function is called by either the CPU or GPU.

摘要翻译： 本发明的实施例为CPU-GPU平台提供语言支持。 在一个实施例中，可以在CPU和GPU两者上灵活地执行代码。 CPU代码可以将内核卸载到GPU。 该内核可能会调用CPU上的预先存在的库，或者调用其他CPU函数。 这允许构建应用程序，而不需要重新编译整个调用链。 此外，在一个实施例中，数据可以在CPU和GPU之间无缝共享。 这包括共享可能具有虚拟功能的对象。 因此，如果CPU或GPU调用虚拟功能，这些实施例可以确保在CPU或GPU上调用正确的虚拟功能。

公开(公告)号：US08397241B2

公开(公告)日：2013-03-12

申请号：US12317854

申请日：2008-12-30

申请人： Zhou Xiaocheng ,  Shoumeng Yan ,  Ying Gao ,  Hu Chen ,  Peinan Zhang ,  Mohan Rajagopalan ,  Avi Mendelson ,  Bratin Saha

发明人： Zhou Xiaocheng ,  Shoumeng Yan ,  Ying Gao ,  Hu Chen ,  Peinan Zhang ,  Mohan Rajagopalan ,  Avi Mendelson ,  Bratin Saha

IPC分类号： G06F9/44 ,  G06F13/14 ,  G06F13/00

CPC分类号： G06F9/544 ,  G06F12/0815 ,  G06F12/084 ,  G06F12/1009 ,  G06F12/1063 ,  G06F12/1072 ,  G06F12/1081 ,  G06F12/109 ,  G06F2212/161 ,  G06F2212/622 ,  G06F2212/656 ,  G06F2212/657 ,  G06F2212/682 ,  G06T1/20 ,  G06T1/60

摘要： Embodiments of the invention provide language support for CPU-GPU platforms. In one embodiment, code can be flexibly executed on both the CPU and GPU. CPU code can offload a kernel to the GPU. That kernel may in turn call preexisting libraries on the CPU, or make other calls into CPU functions. This allows an application to be built without requiring the entire call chain to be recompiled. Additionally, in one embodiment data may be shared seamlessly between CPU and GPU. This includes sharing objects that may have virtual functions. Embodiments thus ensure the right virtual function gets invoked on the CPU or the GPU if a virtual function is called by either the CPU or GPU.

公开(公告)号：US20140049550A1

公开(公告)日：2014-02-20

申请号：US14017498

申请日：2013-09-04

申请人： Hu Chen ,  Gao Ying ,  Zhou Xiaocheng ,  Shoumeng Yan ,  Peinan Zhang ,  Mohan Rajagopalan ,  Jesse Fang ,  Avi Mendelson ,  Bratin Saha

发明人： Hu Chen ,  Gao Ying ,  Zhou Xiaocheng ,  Shoumeng Yan ,  Peinan Zhang ,  Mohan Rajagopalan ,  Jesse Fang ,  Avi Mendelson ,  Bratin Saha

IPC分类号： G06T1/60

CPC分类号： G06F9/544 ,  G06F12/0815 ,  G06F12/1009 ,  G06F12/1036 ,  G06F12/1063 ,  G06F12/1072 ,  G06F12/1081 ,  G06F12/109 ,  G06F2212/161 ,  G06F2212/622 ,  G06F2212/656 ,  G06F2212/657 ,  G06T1/20 ,  G06T1/60

摘要： Embodiments of the invention provide a programming model for CPU-GPU platforms. In particular, embodiments of the invention provide a uniform programming model for both integrated and discrete devices. The model also works uniformly for multiple GPU cards and hybrid GPU systems (discrete and integrated). This allows software vendors to write a single application stack and target it to all the different platforms. Additionally, embodiments of the invention provide a shared memory model between the CPU and GPU. Instead of sharing the entire virtual address space, only a part of the virtual address space needs to be shared. This allows efficient implementation in both discrete and integrated settings.

摘要翻译： 本发明的实施例提供了一种用于CPU-GPU平台的编程模型。 特别地，本发明的实施例为集成和分立设备提供统一的编程模型。 该模型还适用于多个GPU卡和混合GPU系统（分立和集成）。 这允许软件供应商编写单个应用程序堆栈并将其定位到所有不同的平台。 另外，本发明的实施例提供了CPU和GPU之间的共享存储器模型。 而不是共享整个虚拟地址空间，只需要共享虚拟地址空间的一部分。 这允许在离散和集成设置中有效实现。

公开(公告)号：US20130187936A1

公开(公告)日：2013-07-25

申请号：US13792427

申请日：2013-03-11

申请人： Zhou Xiaocheng ,  Shoumeng Yan ,  Gao Ying ,  Hu Chen ,  Peinan Zhang ,  Mohan Rajagopalan ,  Avi Mendelson ,  Bratin Saha

发明人： Zhou Xiaocheng ,  Shoumeng Yan ,  Gao Ying ,  Hu Chen ,  Peinan Zhang ,  Mohan Rajagopalan ,  Avi Mendelson ,  Bratin Saha

IPC分类号： G06T1/60

CPC分类号： G06F9/544 ,  G06F12/0815 ,  G06F12/084 ,  G06F12/1009 ,  G06F12/1063 ,  G06F12/1072 ,  G06F12/1081 ,  G06F12/109 ,  G06F2212/161 ,  G06F2212/622 ,  G06F2212/656 ,  G06F2212/657 ,  G06F2212/682 ,  G06T1/20 ,  G06T1/60

摘要： Embodiments of the invention provide language support for CPU-GPU platforms. In one embodiment, code can be flexibly executed on both the CPU and GPU. CPU code can offload a kernel to the GPU. That kernel may in turn call preexisting libraries on the CPU, or make other calls into CPU functions. This allows an application to be built without requiring the entire call chain to be recompiled. Additionally, in one embodiment data may be shared seamlessly between CPU and GPU. This includes sharing objects that may have virtual functions. Embodiments thus ensure the right virtual function gets invoked on the CPU or the GPU if a virtual function is called by either the CPU or GPU.

摘要翻译： 本发明的实施例为CPU-GPU平台提供语言支持。 在一个实施例中，可以在CPU和GPU两者上灵活地执行代码。 CPU代码可以将内核卸载到GPU。 该内核可能会调用CPU上的预先存在的库，或者调用其他CPU函数。 这允许构建应用程序，而不需要重新编译整个调用链。 此外，在一个实施例中，数据可以在CPU和GPU之间无缝共享。 这包括共享可能具有虚拟功能的对象。 因此，如果CPU或GPU调用虚拟功能，这些实施例可以确保在CPU或GPU上调用正确的虚拟功能。

公开(公告)号：US20140306972A1

公开(公告)日：2014-10-16

申请号：US14173071

申请日：2014-02-05

申请人： Xiaocheng Zhou ,  Shoumeng Yan ,  Ying Gao ,  Hu Chen ,  Peinan Zhang ,  Mohan Rajagopalan ,  Avi Mendelson ,  Bratin Saha

发明人： Xiaocheng Zhou ,  Shoumeng Yan ,  Ying Gao ,  Hu Chen ,  Peinan Zhang ,  Mohan Rajagopalan ,  Avi Mendelson ,  Bratin Saha

IPC分类号： G06T1/60

CPC分类号： G06F9/544 ,  G06F12/0815 ,  G06F12/084 ,  G06F12/1009 ,  G06F12/1063 ,  G06F12/1072 ,  G06F12/1081 ,  G06F12/109 ,  G06F2212/161 ,  G06F2212/622 ,  G06F2212/656 ,  G06F2212/657 ,  G06F2212/682 ,  G06T1/20 ,  G06T1/60

摘要： Embodiments of the invention provide language support for CPU-GPU platforms. In one embodiment, code can be flexibly executed on both the CPU and GPU. CPU code can offload a kernel to the GPU. That kernel may in turn call preexisting libraries on the CPU, or make other calls into CPU functions. This allows an application to be built without requiring the entire call chain to be recompiled. Additionally, in one embodiment data may be shared seamlessly between CPU and GPU. This includes sharing objects that may have virtual functions. Embodiments thus ensure the right virtual function gets invoked on the CPU or the GPU if a virtual function is called by either the CPU or GPU.

摘要翻译： 本发明的实施例提供对CPU-GPU平台的语言支持。 在一个实施例中，可以在CPU和GPU两者上灵活地执行代码。 CPU代码可以将内核卸载到GPU。 该内核可能会调用CPU上的预先存在的库，或者调用其他CPU函数。 这允许构建应用程序，而不需要重新编译整个调用链。 此外，在一个实施例中，数据可以在CPU和GPU之间无缝共享。 这包括共享可能具有虚拟功能的对象。 因此，如果CPU或GPU调用虚拟功能，这些实施例可以确保在CPU或GPU上调用正确的虚拟功能。

公开(公告)号：US20130061240A1

公开(公告)日：2013-03-07

申请号：US13504972

申请日：2009-10-30

申请人： Shoumeng Yan ,  Xiaocheng Zhou ,  Ying Gao ,  Mohan Rajagopalan ,  Rajiv Deodhar ,  David Putzolu ,  Clark Nelson ,  Milind Girkar ,  Robert Geva ,  Tiger Chen ,  Sai Luo ,  Stephen Junkins ,  Bratin Saha ,  Ravi Narayanaswamy ,  Patrick Xi

发明人： Shoumeng Yan ,  Xiaocheng Zhou ,  Ying Gao ,  Mohan Rajagopalan ,  Rajiv Deodhar ,  David Putzolu ,  Clark Nelson ,  Milind Girkar ,  Robert Geva ,  Tiger Chen ,  Sai Luo ,  Stephen Junkins ,  Bratin Saha ,  Ravi Narayanaswamy ,  Patrick Xi

IPC分类号： G06F13/00

CPC分类号： G06F9/544 ,  G06F9/547

摘要： A computer system may comprise a computer platform and input-output devices. The computer platform may include a plurality of heterogeneous processors comprising a central processing unit (CPU) and a graphics processing unit) GPU, for example. The GPU may be coupled to a GPU compiler and a GPU linker/loader and the CPU may be coupled to a CPU compiler and a CPU linker/loader. The user may create a shared object in an object oriented language and the shared object may include virtual functions. The shared object may be fine grain partitioned between the heterogeneous processors. The GPU compiler may allocate the shared object to the CPU and may create a first and a second enabling path to allow the GPU to invoke virtual functions of the shared object. Thus, the shared object that may include virtual functions may be shared seamlessly between the CPU and the GPU.

摘要翻译： 计算机系统可以包括计算机平台和输入 - 输出设备。 计算机平台可以包括例如包括中央处理单元（CPU）和图形处理单元（GPU）的多个异构处理器。 GPU可以耦合到GPU编译器和GPU链接器/加载器，并且CPU可以耦合到CPU编译器和CPU链接器/加载器。 用户可以以面向对象的语言创建共享对象，并且共享对象可以包括虚拟功能。 共享对象可以是异构处理器之间的细粒度分区。 GPU编译器可以将共享对象分配给CPU，并且可以创建第一和第二启用路径以允许GPU调用共享对象的虚拟功能。 因此，可以包括虚拟功能的共享对象可以在CPU和GPU之间无缝共享。

公开(公告)号：US08719839B2

公开(公告)日：2014-05-06

申请号：US13504972

申请日：2009-10-30

申请人： Shoumeng Yan ,  Xiaocheng Zhou ,  Ying Gao ,  Mohan Rajagopalan ,  Rajiv Deodhar ,  David Putzolu ,  Clark Nelson ,  Milind Girkar ,  Robert Geva ,  Tiger Chen ,  Sai Luo ,  Stephen Junkins ,  Bratin Saha ,  Ravi Narayanaswamy ,  Patrick Xi

发明人： Shoumeng Yan ,  Xiaocheng Zhou ,  Ying Gao ,  Mohan Rajagopalan ,  Rajiv Deodhar ,  David Putzolu ,  Clark Nelson ,  Milind Girkar ,  Robert Geva ,  Tiger Chen ,  Sai Luo ,  Stephen Junkins ,  Bratin Saha ,  Ravi Narayanaswamy ,  Patrick Xi

IPC分类号： G06F9/44 ,  G06F9/45 ,  G06F15/00

CPC分类号： G06F9/544 ,  G06F9/547

摘要： A computer system may comprise a computer platform and input-output devices. The computer platform may include a plurality of heterogeneous processors comprising a central processing unit (CPU) and a graphics processing unit) GPU, for example. The GPU may be coupled to a GPU compiler and a GPU linker/loader and the CPU may be coupled to a CPU compiler and a CPU linker/loader. The user may create a shared object in an object oriented language and the shared object may include virtual functions. The shared object may be fine grain partitioned between the heterogeneous processors. The GPU compiler may allocate the shared object to the CPU and may create a first and a second enabling path to allow the GPU to invoke virtual functions of the shared object. Thus, the shared object that may include virtual functions may be shared seamlessly between the CPU and the GPU.

摘要翻译： 计算机系统可以包括计算机平台和输入 - 输出设备。 计算机平台可以包括例如包括中央处理单元（CPU）和图形处理单元（GPU）的多个异构处理器。 GPU可以耦合到GPU编译器和GPU链接器/加载器，并且CPU可以耦合到CPU编译器和CPU链接器/加载器。 用户可以以面向对象的语言创建共享对象，并且共享对象可以包括虚拟功能。 共享对象可以是异构处理器之间的细粒度分区。 GPU编译器可以将共享对象分配给CPU，并且可以创建第一和第二启用路径以允许GPU调用共享对象的虚拟功能。 因此，可以包括虚拟功能的共享对象可以在CPU和GPU之间无缝共享。

公开(公告)号：US08627301B2

公开(公告)日：2014-01-07

申请号：US11750441

申请日：2007-05-18

申请人： Matthew Hammer ,  Mohan Rajagopalan ,  Anwar Ghuloum

发明人： Matthew Hammer ,  Mohan Rajagopalan ,  Anwar Ghuloum

IPC分类号： G06F9/44 ,  G06F9/45

CPC分类号： G06F9/5066

摘要： A method for concurrent management of adaptive programs is disclosed wherein changes in a set of modifiable references are initially identified. A list of uses of the changed references is next computed using records made in structures of the references. The list is next inserted into an elimination queue. Comparison is next made of each of the uses to the other uses to determine independence or dependence thereon. Determined dependent uses are eliminated and the preceding steps are repeated for all determined independent uses until all dependencies have been eliminated.

摘要翻译： 公开了一种用于并行管理自适应程序的方法，其中初始地识别一组可修改参考文献中的改变。 接下来使用在引用的结构中作出的记录来计算更改的引用的使用列表。 列表接下来插入消除队列。 下一步将对其他用途的各种用途进行比较，以确定其独立性或依赖性。 消除确定的依赖用途，并且对于所有确定的独立使用重复前述步骤，直到所有依赖关系被消除。