Научные открытия: ускорение работы компьютеров без замены аппаратного обеспечения
Эффективность текущих процессорных систем, используемых в настольных компьютерах, мобильных телефонах и других устройствах, способна на значительное усиление благодаря новой программной платформе для параллельной обработки информации. Эта платформа была разработана экспертами из Калифорнийского университета в Риверсайде. Прогресс в повышении производительности был представлен на 56-м годовом симпозиуме IEEE/ACM по вопросам микроархитектуры.
Описание технологии
В настоящее время большинство технологических устройств, включая смартфоны, персональные компьютеры и дата-центры, функционируют с использованием различных типов микросхем. К ним относятся центральные процессоры (ЦП), графические процессоры (ГП) и специализированные чипы для обработки задач искусственного интеллекта. Эти компоненты работают независимо друг от друга, обмениваясь информацией через передачу данных между собой. Такая архитектура может привести к возникновению так называемых “бутылочных горлышек” — ситуации, когда скорость или пропускная способность системы ограничены из-за одной или нескольких составляющих или ресурсов.
В свежем научном труде исследователи из Калифорнийского университета в Риверсайде представили методологию, которая позволяет текущим разнообразным элементам системы функционировать синхронно, благодаря чему достигается значительное ускорение обработки данных при одновременном сокращении энергопотребления.
Теперь нет необходимости в приобретении новых процессоров. Важно лишь правильное использование уже имеющихся мощностей, а не увеличение их числа или обновление старых процессоров на более мощные
объясняет Хунг-Вей Ценг, доцент отделения электротехники и компьютерных наук Университета Калифорнии и соавтор работы.
Новая технология, именуемая как одновременная и гетерогенная многопоточность (SHMT), уклоняется от классических подходов в программировании, которые обычно присваивают выполнение кода строго определённым типам процессоров, в то время как остальные ресурсы остаются незадействованными и не принимают участие в актуальной операции. В отличие от этого SHMT задействует множество элементов системы, декомпозируя вычислительную задачу и последующее распределение её среди различных компонентов. Таким образом, речь идет о виде параллельного исполнения задач.
Тестирование
Для апробации разработанного научными специалистами подхода они сконструировали систему, оснащённую процессорами, характерными для современных мобильных телефонов или персональных компьютеров. Как результат, было создано устройство, являющееся гибридом мобильной техники и компьютера. Основой для него послужила платформа NVIDIA Nano Jetson, включающая в себя четырёхядерный процессор ARM Cortex-A57 (CPU) и 128 вычислительных ядер Maxwell архитектуры (GPU). Посредством интерфейса M.2 Key E к системе подключался ускоритель Google Edge (TPU). Размер оперативной памяти LPDDR4 с частотой 1600 МГц составил 4 гигабайта. В дополнение к этому, модуль Edge TPU включал в себя ещё 8 мегабайт памяти. Системное управление осуществлялось через операционную систему Ubuntu Linux версии 18.4.
Испытания выявили весьма достойную производительность новейшей платформы для параллельных вычислений. В рамках оптимального использования, фреймворк QAWS продемонстрировал почти двукратный рост скорости обработки данных – ускорение составило 195%.
Также было зафиксировано значительное сокращение потребления энергии, которое достигло отметки в 51% в сравнении с классическими методами вычислений. Создатели данного подхода уверены, что при его применении на уровне центров данных можно ожидать еще более значительных результатов. И стоит особо подчеркнуть, что для реализации этого метода не потребуется замена существующего аппаратного обеспечения.
