SHMT: Nøglerne til teknologien, der næsten fordobler din pc's ydeevne uden at skifte hardware

La SHMT-teknologi er sprunget ind på computerscenen med løftet om at revolutionere ydeevne og energieffektivitet af elektroniske enheder, fra personlige computere til servere, herunder bærbare, smartphones og andre forbundne enheder. Denne udvikling, understøttet af forskning fra universiteter som University of California Riverside, repræsenterer ikke blot et spring fremad i den måde, vi bruger vores computerressourcer på hardware, men åbner døren til en ny æra inden for softwareoptimering uden behov for at ændre fysiske komponenter.

Hvis du er en person, der brænder for teknologi, er professionel i IT-sektoren eller blot er nysgerrig omkring fremtiden for processorer og brugen af kunstig intelligensHer vil du opdage præcis, hvad SHMT er, hvordan det fungerer, dets håndgribelige resultater, og den indflydelse det kan have på hardware- og softwareverdenen på kort og mellemlang sigt.

Hvad er SHMT-teknologi? Konceptet der ændrer alt

SHMT er de engelske akronymer for Samtidig og heterogen multithreading, oversat til spansk som samtidig og heterogen multithreadingDenne teknologi består af en algoritme og en tilgang til programmering som muliggør fælles og samtidig brug alle processorenheder af en enhed, såsom CPU, GPU og acceleratorer til kunstig intelligens (NPU, TPU og lignende), hvor systemet behandles som en integreret helhed snarere end som vandtætte rum, der opererer separat.

Traditionelt set, selvom vores computere, mobiltelefoner eller konsoller kan have flere typer processorer, håndterer hver enkelt typisk sine egne opgaver, og kommunikationen mellem dem forårsager flaskehalse, ineffektivitet og spildte ressourcer. SHMT udfordrer denne klassiske model ved at sikre, at alle disse kerner og acceleratorer arbejder sammen samtidigt for at løse den samme opgave, og fordele arbejdsbyrden intelligent og dynamisk afhængigt af, hvad der er mest passende på et givet tidspunkt.

Oprindelsen og det videnskabelige spring bag SHMT

Ideen og den første anerkendte implementering af SHMT kommer fra teamet ledet af professor Hung-Wei Tseng fra University of California RiversideI deres forskning demonstrerede Tseng og hans elev Kuan-Chieh Hsu under laboratorieforhold, at det er muligt at koordinere forskellige typer processorenheder ved hjælp af avancerede softwaresystemer og dermed opnå næsten dobbelt så høj ydeevne og reducere energiforbruget med mere end 50 % i visse virkelige tests.
Nøglen til hans forslag er abstraktionen og den samtidige udførelse af heterogene tråde., det vil sige at få CPU'er, GPU'er og AI-acceleratorer til at arbejde samtidigt på en fælles kode, i stedet for at vente på, at den ene er færdig, og sende den næste igen.

Hvordan fungerer SHMT? En softwaremodel, der udnytter hardware

SHMT's drift er baseret på et system af dynamisk opgavetildeling Ved hjælp af parallelle programmeringsalgoritmer, der konstant overvåger status og kapacitet for hver tilgængelig processorenhed. Når en kompatibel applikation kører, fordeler systemet processer og tråde mellem CPU'en, GPU'en og, hvis til stede, NPU'en/TPU'en, og beslutter i realtid, hvilken del der er mest effektiv for hvert stykke kode.

• Heterogene processer: Den primære nyhed er at udnytte heterogenitet hardware. Kode udføres ikke længere blot parallelt på CPU-kerner eller GPU-tråde, men kan bruges samtidigt, såvel som ved hjælp af AI-acceleratorer, der kombinerer ressourcer og funktioner.
• Ingen fysiske ændringer af hardwaren: Den mest slående fordel ved SHMT er, at det ikke kræver introduktion af nye chips eller opgradering af fysiske komponenter. Det er en softwarebaseret udvikling, som reducerer omkostninger og letter implementeringen i eksisterende enheder.
• Abstraktion og runtime: Tsengs model inkluderer et abstraktionssystem og et runtime-miljø, der forenkler udviklingen af ​​kompatible applikationer. Programmører kan delegere den optimale opgavefordeling til SHMT-systemet, som gør dette automatisk.
• Eliminering af flaskehalse: Ved at forhindre en enkelt enhed, typisk den langsomste eller mest overbelastede, i at blive flaskehalsen, udnytter systemet alle tilgængelige ressourcer bedre. Dette resulterer i kortere ventetider, højere ydeevne og betydelige besparelser i energiforbrug og varmeproduktion.

relateret artikel:

Hvad er Windows 11 Prefetch-mappen, og hvordan kan den påvirke din pc's ydeevne?

Resultater og tal: Hvor meget forbedres et system rent faktisk med SHMT?

Dataene fra laboratorietests har været afgørende. Ifølge forskning fra University of California og tests udført af andre teams, behandlingshastigheden næsten fordobles, med specifikke tal for 1,95 gange hurtigere Sammenlignet med konventionelle arkitekturer. Det mest overraskende er, at denne ydelsesforøgelse ikke ledsages af øget energiforbrug, men tværtimod:

• Reduktion i energiforbrug med 51%: I de fleste eksperimenter lykkedes det SHMT-systemet at halvere den energi, der var nødvendig for at udføre tunge opgaver.
• Særligt mærkbare forbedringer under intensiv belastning: De største fordele ved SHMT opstår, når systemet er underlagt høje krav, såsom i videnskabelige applikationer, kunstig intelligens, store simuleringer eller avancerede spil. I disse situationer er flaskehalsene i traditionelle arkitekturer meget mere tydelige, så potentialet for forbedring er større.
• Fire gange mere effektiv end traditionel multithreading: Der er observeret samlede effektivitetsforbedringer på op til fire gange sammenlignet med traditionelle multithreading-ordninger, hvor CPU'en og GPU'en ikke deler den faktiske arbejdsbyrde.
• Rigtigt eksempel: NVIDIA Jetson Nano og ARM-arkitekturer: SHMT-implementeringen er blevet testet på platforme med 4-core ARM CPU'er, dedikerede GPU'er og Edge TPU AI-acceleratorer. Googleog opnår disse spektakulære resultater uden ændringer i den fysiske hardware.

Denne ydeevne kan variere afhængigt af opgaven, men tallene viser en betydelig stigning i behandlingseffektivitet og -hastighed.

Vanskeligheder og udfordringer ved implementering af SHMT i den virkelige verden

Selvom fordelene ved SHMT er lovende, er dens udbredte anvendelse ikke uden forhindringer. Den største udfordring ligger i behov for at tilpasse software og applikationer For at være kompatibel med denne model skal udviklere modificere og optimere deres programmer for at udnytte intelligent opgavedeling, hvilket kræver en yderligere indsats sammenlignet med traditionelle udviklingsmetoder.

• Gradvis implementering: Ikke alle systemer og applikationer kan drage fordel af SHMT med det samme. Det er nødvendigt for OS, drivere og udviklingsværktøjer udvikles til at understøtte denne model nativt.
• Udviklernes arbejde: Softwaretilpasning er hverken automatisk eller triviel. Det kræver nye planlægningsstrategier og omfattende test for at sikre, at systemet tildeler opgaver til den mest effektive enhed til enhver tid.
• Forskellig påvirkning afhængigt af anvendelsestypen: De største fordele vil ses i programmer, der gør intensiv og samtidig brug af CPU-, GPU- og AI-acceleratorer, såsom videnskabelige simuleringer, rendering, kunstig intelligens, avancerede spil og servermiljøer.
• Mulige indledende begrænsninger: I nogle situationer, eller med dårligt optimeret kode, kan resultaterne være mindre spektakulære, eller i meget specifikke tilfælde opnås de forventede forbedringer muligvis ikke.

Sidefordele: bæredygtighed og reduktion af miljøaftryk

Vi taler ikke kun om ydeevne og hastighed. SHMT bringer miljømæssige og økonomiske fordeleVed at reducere behovet for at øge hardwarens strømforbrug eller installere nye chips, reduceres omkostningerne, og produktionen af ​​elektronisk affald reduceres. Lavere energiforbrug betyder lavere CO2-udledning og, i tilfælde af store datacentre, endnu mindre vandforbrug til køling, hvilket bidrager til at bevare naturressourcerne.

Professor Tseng understregede selv dette aspekt i sine udtalelser: "Der er ingen grund til at tilføje nye processorer, fordi du allerede har dem."Nøglen er at gøre bedre brug af det, der allerede findes, hvilket er særligt relevant for infrastruktur såsom servere, supercomputere og indlejrede systemer i hverdagsenheder.

For hvilke enheder og platforme er SHMT relevant?

SHMT-teknologi er kompatibel med enhver platform, der kombinerer forskellige typer processorenheder. Laboratorietests er blevet udført på:

• Personlige computere (pc'er) og bærbare computere med dedikeret CPU og GPU.
• Mobile enheder såsom smartphones og tablets med multicore-processorer og integrerede AI-enheder.
• Indlejrede systemer og platforme IoT med Arm-chips, Google Edge TPU-acceleratorer og NVIDIA GPU'er.
• Servere og datacentre der har højtydende CPU'er, flere GPU'er og FPGA'er eller TPU'er designet til kunstig intelligens og behandling af big data.
• Håndholdte pc'er og bærbare konsoller som Damp Deck eller Asus ROG Ally, som søger at maksimere effektivitet og ydeevne på et begrænset område.

For at udnytte SHMT fuldt ud er det vigtigt, at operativsystemet og applikationerne er forberedte, en udvikling der vil ske gradvist i takt med at producenter og udviklere anvender disse nye parallelle programmeringsteknikker.

Indvirkning på branchen og fremtidsudsigterne

Udviklingen og implementeringen af ​​SHMT er stadig i sin spæde fase, men potentialet er enormt. Brancheartikler og eksperter er enige om, at efterhånden som udviklingsværktøjer bliver mere etablerede, og operativsystemer understøtter denne teknologi native, vil vi se:

• Store ændringer i softwaredesign og programmering, prioritering af optimering til heterogene miljøer og forbedring af brugeroplevelsen.
• Højere energieffektivitet med den samme infrastruktur, hvilket minimerer omkostningerne og forlænger levetiden for elektroniske enheder.
• Reduktion af miljøaftrykketved at undgå konstante hardwareopgraderinger og reducere energiforbruget og vandforbruget til køling.
• Styrkelse af kunstig intelligens og parallel processering, hvilket giver AI-applikationer mulighed for at drage fordel af den fulde kraft af tilgængelig hardware.

Den største udfordring vil være for udviklere, chipproducenter og softwarevirksomheder at arbejde sammen om at standardisere SHMT og yde fuld support på operativsystem- og applikationsniveau.

Referencer og akademisk støtte fra SHMT

SHMT-modellen er baseret på nyere videnskabelige publikationer, såsom den præsenteret af Tseng og Hsu i IEEE/ACM Internationalt Symposium om Mikroarkitektur, samt ekspertanalyser offentliggjort i tidsskrifter som Archives of Computational Methods in Engineering. Beviserne for konceptet er blevet fagfællebedømt, og resultaterne er blevet replikeret i forskellige miljøer, hvilket styrker påstandene om SHMT's potentiale for heterogen databehandling.

Teknologien er stadig under efterforskning for at forbedre dens integration, optimering og lette programmering, men de første skridt er allerede blevet videnskabeligt valideret, hvilket positionerer SHMT som en af ​​de mest lovende tilgange til højtydende og effektiv databehandling i den nærmeste fremtid.

Det er vigtigt at bemærke, at de fremskridt, som SHMT repræsenterer, viser, at meget af potentialet i vores nuværende enheder går til spilde gennem traditionelle behandlingsmetoder, og dens gradvise anvendelse vil muliggøre betydelige forbedringer uden behov for at anskaffe ny hardware. Industrien vil være i stand til at reducere omkostninger og sit miljøaftryk, mens udviklere vil have nye værktøjer til at skabe hurtigere, mere effektive og mere bæredygtige applikationer.

Isaac

Passioneret forfatter om bytes-verdenen og teknologien generelt. Jeg elsker at dele min viden gennem skrivning, og det er det, jeg vil gøre i denne blog, vise dig alle de mest interessante ting om gadgets, software, hardware, teknologiske trends og mere. Mit mål er at hjælpe dig med at navigere i den digitale verden på en enkel og underholdende måde.