激進的新發(fā)現(xiàn)可以使現(xiàn)有計算機的速度提高一倍

想象一下,您的筆記本電腦在沒有任何硬件升級的情況下運行速度提高了一倍;只有應用更智能軟件算法.這是新研究的前景,可能會改變當今設備的功能。

來自加州大學河濱分校(UCR)的研究團隊表示,這項工作具有巨大的潛力,不僅可以提高硬件性能,還可以提高效率并顯著減少能源使用.

這種創(chuàng)新過程被稱為并發(fā)和異構多線程 (SHMT),它利用了現(xiàn)代手機、計算機和其他小工具通常依賴多個處理器來思考的事實。

該測試系統(tǒng)結合了三種類型的處理單元。(Kuan-Chieh Hsu 和 Hung-Wei Tseng)

“您不必添加新的處理器,因為您已經擁有它們,”計算機工程師 Hung-Wei Tseng,來自 UCR。

雖然術語處理器仍然用于描述現(xiàn)代硬件設備的大腦,但通常有多個處理器的組合一起工作:一個用于圖形的處理器稱為圖形處理單元(GPU),以及一個用于機器學習稱為張量處理單元(TPU)也許,更不用說中央處理器用于處理一般計算計算。

依靠專用處理器當然有其好處,因為它們可以針對特定任務進行設計。執(zhí)行代碼以運行電子表格程序的方式與執(zhí)行電子表格程序的代碼的方式并不完全相同生成式 AI 文本機器人.

缺點是,當數(shù)據(jù)在不同單元之間洗牌時,可能會出現(xiàn)瓶頸,從而影響完成任務的速度和效率。通過在多個處理器上同時并行運行更多的子任務,研究人員希望重新獲得失去的時間和精力。

測試設置包括一個 ARM Cortex-A57 CPU、一個 Nvidia GPU 和一個 Google Edge TPU。使用同步和異構多線程,示例代碼的執(zhí)行速度提高了 1.95 倍,而能源使用量減少了 51%。

“根深蒂固的編程模型側重于僅對每個代碼區(qū)域使用最有效的處理單元,而未充分利用異構計算機中的處理能力,”研究人員在他們的論文中。

這項技術還處于早期階段:擬議的系統(tǒng)更像是對這個想法具有潛力的測試,而不是可以立即在我們的智能手機和智能手表上實施的東西。

研究人員還承認,在切割由不同類型的處理器處理的計算作業(yè)方面,需要克服重大挑戰(zhàn),然后將所有內容組合在一起而不會減慢速度。

“傳統(tǒng)的同構同步多線程硬件不需要應對質量保證,”研究人員。

“相比之下,SHMT 必須確保質量,因為底層架構可能存在精度不匹配?!?/p>

該研究在加拿大多倫多舉行的第56屆IEEE/ACM國際微架構研討會上發(fā)表,可供在線閱讀.

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