На последнем Международном симпозиуме IEEE/ACM по микроархитектуре, исследователи из Калифорнийского университета в Риверсайде (UCR) представили метод, который позволяет удвоить скорость вычислений компьютеров и сократить потребление энергии вдвое, не меняя аппаратное обеспечение.

 Их подход, названный одновременной и гетерогенной многопоточностью (SHMT), позволяет использовать все вычислительные компоненты платформы одновременно, вместо последовательной работы. Такой подход может быть применим на широком спектре устройств, от смартфонов до ЦОД, но требует некоторой доработки. Суть метода заключается в том, что он позволяет эффективно использовать уже имеющееся оборудование, распределяя задачи между вычислительными компонентами.

 Технология SHMT использует политику планирования многопоточности, учитывая параметры качества работы, что позволяет поддерживать балансировку нагрузки. Вместо того, чтобы передавать данные по очереди каждому компоненту по отдельности, SHMT распараллеливает выполнение задач сразу на всех компонентах одновременно.

 Применение этого подхода продемонстрировано на примере гибридной системы, объединяющей различные типы вычислительных компонентов, такие как процессор ARM Cortex-A57, графические ядра Maxwell и ускоритель Google Edge TPU.

 Тесты показали эффективность работы новых программных библиотек, что подтверждает потенциал данного подхода для создания высокопроизводительных компьютерных систем. Использование SHMT в сравнении с традиционными методами распараллеливания вычислений показало значительное увеличение скорости вычислений и снижение энергопотребления.

 При использовании наиболее эффективной политики распределения задач, подход на основе SHMT демонстрирует увеличение скорости вычислений почти в два раза и снижение энергопотребления на половину по сравнению с традиционными методами.

 Хотя данное решение еще не готово к массовому применению, его потенциал для увеличения производительности вычислительных систем без необходимости замены оборудования делает его заманчивым для различных областей, от мобильных устройств до центров обработки данных.

Изображение: нейросеть Шедеврум

Австралийские учёные создали аккумулятор работающий на цинке и воде:https://bytopic.ru/post/1810

Если вам понравилась статья, можете поддержать автора