RW Space

Представьте, что ваш ноутбук работает в два раза быстрее без каких-либо обновлений оборудования; только применение более умных программных алгоритмов. Это обещает новое исследование, которое может изменить работу современных устройств.

Команда исследования из Калифорнийского университета в Риверсайде (UCR) говорит, что эта работа имеет огромный потенциал не только для улучшения производительность оборудования, но также повышает эффективность и значительно снижает энергопотребление.

Инновационный процесс, называемый одновременной и гетерогенной многопоточностью (SHMT), использует тот факт, что современные телефоны, компьютеры и другие гаджеты обычно полагаются на более чем один процессор, чтобы думать.

«Вам не нужно добавлять новые процессоры, поскольку они у вас уже есть», — говорит компьютерный инженер Хунг-Вэй Ценг из UCR.

Хотя термин «процессор» по-прежнему используется для описания мозга современных аппаратных устройств, обычно существует комбинация нескольких процессоров, работающих вместе: один для графики, называемый графическим процессором (GPU), а другой для машинное обучение, возможно, называемое тензорным процессором (TPU), не говоря уже о центральном процессоре для выполнения общих вычислительных вычислений.

Опираясь на специализированные процессоры, безусловно, имеет свои преимущества, поскольку они могут быть спроектированы для конкретных задач. Выполнение кода для запуска программы работы с электронными таблицами не происходит так же, как выполнение кода для текстового бота с генеративным искусственным интеллектом.

Обратной стороной является то, что могут возникнуть узкие места, поскольку данные перетасовываются между разными модулями. влияет на скорость и эффективность выполнения задач. Запуская больше подзадач одновременно на нескольких процессорах, исследователи надеются вернуть потерянное время и энергию.

Тестовая установка включала процессор ARM Cortex-A57, графический процессор Nvidia и TPU Google Edge. Благодаря одновременной и гетерогенной многопоточности выполнение примера кода было в 1,95 раза быстрее, а потребление энергии сократилось на 51 процент.

«Укоренившиеся модели программирования ориентированы на использование только наиболее эффективных процессоров для каждой области кода, недостаточное использование вычислительной мощности гетерогенных компьютеров», — пишут исследователи в своей статье.

Эта технология еще очень рано развивается: предлагаемая система — это скорее проверка того, что идея имеет потенциал, а не что-то, что могут быть сразу же внедрены на наши смартфоны и умные часы.

Исследователи также признают, что существуют серьезные проблемы, которые необходимо преодолеть с точки зрения разделения вычислительных задач, которые будут выполняться разными типами процессоров, а затем объединения все обратно без каких-либо замедлений.

«Обычное однородное аппаратное обеспечение с одновременной многопоточностью не требует обеспечения качества», — пишут исследователи.

«Напротив, SHMT должен обеспечивать качество из-за потенциального несоответствия точности базовых архитектур».

Исследование было представлено на 56-м ежегодном Международном симпозиуме IEEE/ACM по микроархитектуре в Торонто, Канада, и доступно для чтения в Интернете.