SHMT: Võtmed tehnoloogiale, mis peaaegu kahekordistab teie arvuti jõudlust ilma riistvara muutmata

La SHMT-tehnoloogia on arvutimaastikule tunginud koos lubadus muuta jõudlust ja energiatõhusust revolutsiooniliselt elektroonikaseadmetest, alates personaalarvutitest kuni serveriteni, sealhulgas kaasaskantavad, nutitelefonid ja muud ühendatud seadmed. See edasiminek, mida toetavad selliste ülikoolide nagu California Riverside'i Ülikool uuringud, ei kujuta endast mitte ainult hüpet edasi arvutiressursside kasutamises riistvara, kuid avab ukse uuele tarkvara optimeerimise ajastule ilma füüsiliste komponentide muutmise vajaduseta.

Kui oled tehnoloogiahuviline inimene, IT-sektori professionaal või lihtsalt uudishimulik protsessorite tuleviku ja nende kasutamise suhtes tehisintellektSiit saate teada, mis SHMT täpselt on, kuidas see toimib, millised on selle käegakatsutavad tulemused ja millist mõju see võib avaldada riist- ja tarkvaramaailmale lühikeses ja keskpikas perspektiivis.

Mis on SHMT-tehnoloogia? Kontseptsioon, mis muudab kõike

SHMT on ingliskeelsed akronüümid Samaaegne ja heterogeenne mitmekeermeline töötlemine, tõlgitud hispaania keelde kui samaaegne ja heterogeenne mitmekeermelisusSee tehnoloogia koosneb algoritmist ja lähenemisviisist programmeerimine mis võimaldab ühist ja samaaegset kasutamist kõik töötlemisüksused seadmest, näiteks Protsessoron GPU ja tehisintellekti kiirendid (NPU, TPÜ ja sarnased), käsitledes süsteemi integreeritud tervikuna, mitte eraldi toimivate veekindlate sektsioonidena.

Traditsiooniliselt, kuigi meie arvutitel, mobiiltelefonidel või konsoolidel võib olla mitut tüüpi protsessoreid, täidab igaüks neist tavaliselt oma ülesandeid ja nendevaheline suhtlus põhjustab kitsaskohti, ebatõhusust ja ressursside raiskamist. SHMT vaidlustab selle klassikalise mudeli tagades, et kõik need tuumad ja kiirendid töötavad samaaegselt sama ülesande lahendamiseks, jaotades töökoormust arukalt ja dünaamiliselt olenevalt sellest, mis on igal ajahetkel kõige sobivam.

SHMT päritolu ja teaduslik hüpe selle taga

SHMT idee ja esimene tunnustatud rakendus pärineb professori juhitud meeskonnalt. Hung-Wei Tseng pärit California Riverside'i ÜlikoolOma uurimistöös näitasid Tseng ja tema õpilane Kuan-Chieh Hsu laboritingimustes, et täiustatud tarkvarasüsteemide abil on võimalik koordineerida erinevat tüüpi töötlemisüksusi, saavutades ... peaaegu kahekordne jõudlus ja vähendada energiatarbimist teatud reaalsetes testides enam kui 50%.
Tema ettepaneku võti on heterogeensete niitide abstraktsioon ja samaaegne teostamine, see tähendab, et protsessorid, graafikaprotsessorid ja tehisintellekti kiirendid pannakse samaaegselt ühise koodi kallal töötama, selle asemel, et oodata ühe valmimist ja seejärel järgmine saata.

Kuidas SHMT töötab? Tarkvaramudel, mis kasutab riistvara

SHMT toimimine põhineb süsteemil, mis hõlmab järgmist: dünaamiline ülesannete määramine Kasutades paralleelprogrammeerimise algoritme, mis jälgivad pidevalt iga saadaoleva protsessori olekut ja võimalusi. Kui ühilduv rakendus töötab, jaotab süsteem protsessid ja niidid protsessori, graafikaprotsessori ja (kui see on olemas) NPU/TPU vahel, otsustades reaalajas, milline osa on iga koodiosa jaoks kõige tõhusam.

• Heterogeensed protsessid: Peamine uudsus on ära kasutada heterogeensus riistvara. Koodi ei käivitata enam ainult paralleelselt protsessori südamikes või graafikaprotsessori lõimedes, vaid seda saab kasutada samaaegselt, samuti tehisintellekti kiirendite abil, kombineerides ressursse ja võimalusi.
• Riistvaras füüsilisi muudatusi ei tehtud: SHMT-i kõige silmatorkavam eelis on see, et see ei nõua uute kiipide kasutuselevõttu ega füüsiliste komponentide uuendamist. See on tarkvarapõhine evolutsioon, mis vähendab kulusid ja hõlbustab kasutuselevõttu olemasolevates seadmetes.
• Abstraktsioon ja käitusaeg: Tsengi mudel sisaldab abstraktsioonisüsteemi ja käituskeskkonda, mis lihtsustab ühilduvate rakenduste arendamist. Programmeerijad saavad optimaalse ülesannete jaotuse delegeerida SHMT-süsteemile, mis teeb seda automaatselt.
• Kitsaskohtade kõrvaldamine: Vältides ühe seadme, tavaliselt kõige aeglasema või ülekoormatud seadme, pudelikaelaks muutumist, kasutab süsteem kõiki olemasolevaid ressursse paremini. Selle tulemuseks on lühemad ooteajad, suurem jõudlus ning märkimisväärne energiatarbimise ja soojuse tootmise kokkuhoid.

Seotud artikkel:

Mis on Windows 11 Prefetch kaust ja kuidas see võib teie arvuti jõudlust mõjutada?

Tulemused ja arvud: Kui palju süsteem SHMT-ga tegelikult paraneb?

Laborikatsetest saadud andmed on olnud veenvad. California Ülikooli uuringute ja teiste meeskondade läbiviidud testide kohaselt... töötlemiskiirus peaaegu kahekordistub, koos konkreetsete arvudega 1,95 korda kiiremini Võrreldes tavapäraste arhitektuuridega. Kõige üllatavam on see, et selle jõudluse suurenemisega ei kaasne suurenenud energiatarbimine, vaid hoopis vastupidi:

• Energiatarbimise vähenemine 51% võrra: Enamikus katsetes õnnestus SHMT-süsteemil vähendada raskete ülesannete täitmiseks vajalikku energiat poole võrra.
• Eriti märgatavad paranemised intensiivse koormuse korral: SHMT suurimad eelised ilmnevad siis, kui süsteemile esitatakse suuri nõudmisi, näiteks teaduslikes rakendustes, tehisintellekti, suurte simulatsioonide või täiustatud mängude puhul. Sellistes olukordades on traditsiooniliste arhitektuuride kitsaskohad palju ilmsemad, seega on potentsiaal parendusteks suurem.
• Neli korda tõhusam kui traditsiooniline mitmekeermeline töötlemine: Võrreldes traditsiooniliste mitmekeermelise töö skeemidega, kus protsessor ja graafikaprotsessor ei jaga tegelikku töökoormust, on täheldatud kuni neljakordset efektiivsuse paranemist.
• Tõeline näide: NVIDIA Jetson Nano ja ARM arhitektuurid: SHMT implementatsiooni on testitud platvormidel, millel on 4-tuumalised ARM-protsessorid, spetsiaalsed graafikaprotsessorid ja Edge TPU tehisintellekti kiirendid. Google, saavutades need suurepärased tulemused ilma füüsilise riistvara muutmata.

See jõudlus võib olenevalt ülesandest erineda, kuid arvud näitavad töötlemise efektiivsuse ja kiiruse märkimisväärset suurenemist.

SHMT kasutuselevõtu raskused ja väljakutsed reaalses maailmas

Kuigi SHMT eelised on paljulubavad, pole selle laialdane kasutuselevõtt takistusteta. Suurim väljakutse seisneb selles, et vajadus tarkvara ja rakendusi kohandada Selle mudeliga ühilduvuse tagamiseks peavad arendajad oma programme muutma ja optimeerima, et ära kasutada intelligentset ülesannete jagamist, mis nõuab traditsiooniliste arendusmeetoditega võrreldes lisapingutusi.

• Järkjärguline rakendamine: Mitte kõik süsteemid ja rakendused ei saa SHMT-st kohe kasu. See on vajalik selleks, et operatsioonisüsteemide, draiverid ja arendusvahendid arenevad selle mudeli natiivseks toetamiseks.
• Arendajate töö: Tarkvara kohandamine ei ole automaatne ega triviaalne. See nõuab uusi ajastamisstrateegiaid ja ulatuslikku testimist, et tagada süsteemi ülesannete määramine igal ajal kõige tõhusamale üksusele.
• Erinev mõju olenevalt rakenduse tüübist: Suurimat kasu nähakse programmides, mis kasutavad intensiivselt ja samaaegselt protsessori, graafikaprotsessori ja tehisintellekti kiirendeid, näiteks teaduslikes simulatsioonides, renderdamises, tehisintellektis, tipptasemel mängudes ja serverikeskkondades.
• Võimalikud esialgsed piirangud: Mõnes olukorras või halvasti optimeeritud koodi korral võivad tulemused olla vähem tähelepanuväärsed või väga spetsiifilistel juhtudel ei pruugita oodatavaid parandusi saavutada.

Kõrvalhüved: jätkusuutlikkus ja keskkonnajalajälje vähendamine

Me ei räägi ainult jõudlusest ja kiirusest. SHMT toob keskkonnaalast ja majanduslikku kasuVähendades vajadust riistvara võimsuse suurendamise või uute kiipide paigaldamise järele, vähenevad kulud ja elektroonikajäätmete teke. Väiksem energiatarve tähendab väiksemaid süsinikdioksiidi heitkoguseid ja suurte andmekeskuste puhul veelgi väiksemat jahutamiseks kuluvat veekogust, mis aitab säästa loodusvarasid.

Professor Tseng ise rõhutas seda aspekti oma avaldustes: "Uusi protsessoreid pole vaja lisada, sest need on teil juba olemas."Peamine on olemasoleva parem kasutamine, mis on eriti oluline selliste taristute puhul nagu serverid, superarvutid ja igapäevastes seadmetes olevad manussüsteemid.

Milliste seadmete ja platvormide puhul on SHMT asjakohane?

SHMT-tehnoloogia ühildub iga platvormiga, mis ühendab erinevat tüüpi töötlusüksusi. Laborikatsed on läbi viidud järgmistel seadmetel:

• Personaalarvutid (PC-d) ja sülearvutid spetsiaalse protsessori ja graafikakaardiga.
• Mobiilsed seadmed näiteks nutitelefonid ja tahvelarvutid mitmetuumaliste protsessorite ja integreeritud tehisintellekti üksustega.
• Manustatud süsteemid ja platvormid IoT Arm-kiipide, Google Edge TPU kiirendite ja NVIDIA GPU-dega.
• Serverid ja andmekeskused millel on suure jõudlusega protsessorid, mitu graafikaprotsessorit ja FPGA-d või TPU-d, mis on loodud tehisintellekti ja suurandmete töötlemiseks.
• Käeshoitavad arvutid ja kaasaskantavad konsoolid kui aur Tekk või Asus ROG Ally, mille eesmärk on piiratud ruumis efektiivsuse ja jõudluse maksimeerimine.

SHMT täielikuks ärakasutamiseks on oluline, et operatsioonisüsteem ja rakendused oleksid ette valmistatud – see areng toimub järk-järgult, kui tootjad ja arendajad neid uusi paralleelprogrammeerimise tehnikaid kasutusele võtavad.

Mõju tööstusele ja tulevikuväljavaated

SHMT arendamine ja rakendamine on alles algstaadiumis, kuid potentsiaal on tohutu. Valdkonna artiklid ja eksperdid on ühel meelel, et arendusvahendite leviku ja selle tehnoloogia natiivse toetamise kasvades näeme järgmist:

• Suured muutused tarkvara disainis ja programmeerimises, seades esikohale heterogeensete keskkondade optimeerimise ja parandades kasutajakogemust.
• Suurem energiatõhusus sama infrastruktuuriga, minimeerides kulusid ja pikendades elektroonikaseadmete kasulikku eluiga.
• Keskkonnajalajälje vähendamine, vältides pidevat riistvara uuendamist ning vähendades energiatarbimist ja jahutamiseks kuluvat veekasutust.
• Tehisintellekti ja paralleelse töötlemise edendamine, võimaldades tehisintellekti rakendustel saada kasu saadaoleva riistvara täisvõimsusest.

Peamine väljakutse seisneb arendajate, kiibitootjate ja tarkvarafirmade koostöös SHMT standardiseerimisel ja täieliku toe pakkumisel operatsioonisüsteemi ja rakenduste tasandil.

SHMT-i soovitused ja akadeemiline tugi

SHMT mudel põhineb hiljutistel teaduspublikatsioonidel, näiteks Tsengi ja Hsu poolt ajakirjas esitatud publikatsioonil. IEEE/ACM rahvusvaheline mikroarhitektuuri sümpoosion, samuti ekspertanalüüse, mis on avaldatud ajakirjades, näiteks Archives of Computational Methods in Engineering. Kontseptsioonitõestused on läbinud eelretsenseerimise ja tulemusi on korratud erinevates keskkondades, mis annab tugevust väidetele SHMT potentsiaali kohta heterogeenses andmetöötluses.

Tehnoloogiat uuritakse endiselt, et parandada selle integreerimist, optimeerimist ja programmeerimist, kuid esimesed sammud on juba teaduslikult valideeritud, positsioneerides SHMT-d kui ühte paljulubavamat lähenemisviisi suure jõudlusega ja tõhusale andmetöötlusele lähitulevikus.

Oluline on märkida, et SHMT-i esindatud edasiminek näitab, et suur osa meie praeguste seadmete potentsiaalist raisatakse traditsiooniliste töötlemismeetodite tõttu ning selle järkjärguline kasutuselevõtt võimaldab märkimisväärseid edusamme ilma uue riistvara hankimise vajaduseta. Tööstus suudab vähendada kulusid ja keskkonnajalajälge, samas kui arendajatel on uued tööriistad kiiremate, tõhusamate ja jätkusuutlikumate rakenduste loomiseks.

Isaac

Kirglik kirjanik baitide maailmast ja üldse tehnoloogiast. Mulle meeldib jagada oma teadmisi kirjutamise kaudu ja just seda ma selles ajaveebis teengi, näitan teile kõike kõige huvitavamat vidinate, tarkvara, riistvara, tehnoloogiliste suundumuste ja muu kohta. Minu eesmärk on aidata teil digimaailmas lihtsal ja meelelahutuslikul viisil navigeerida.