SHMT : Les clés de la technologie qui double presque les performances de votre PC sans changer de matériel

La Technologie SHMT a fait irruption sur la scène informatique avec la promesse de révolutionner la performance et l'efficacité énergétique des appareils électroniques, des ordinateurs personnels aux serveurs, y compris portátiles, smartphones et autres appareils connectés. Cette avancée, soutenue par des recherches menées par des universités comme l'Université de Californie à Riverside, représente non seulement un bond en avant dans la façon dont nous utilisons nos ressources informatiques, mais aussi une avancée considérable dans la gestion de nos ressources informatiques. matériel, mais ouvre la porte à une nouvelle ère d’optimisation logicielle sans avoir besoin de modifier les composants physiques.

Si vous êtes une personne passionnée par la technologie, un professionnel du secteur informatique ou êtes simplement curieux de l'avenir des processeurs et de l'utilisation de intelligence artificielleVous découvrirez ici exactement ce qu'est le SHMT, comment il fonctionne, ses résultats tangibles et l'impact qu'il peut avoir sur le monde du matériel et des logiciels à court et moyen terme.

Qu'est-ce que la technologie SHMT ? Le concept révolutionnaire

SHMT est l'acronyme de Multithreading simultané et hétérogène, traduit en espagnol par multithreading simultané et hétérogèneCette technologie consiste en un algorithme et une approche de programmation qui permet une utilisation conjointe et simultanée toutes les unités de traitement d'un appareil, tel que le Processeur, la GPU et les accélérateurs d'intelligence artificielle (NPU, TPU et autres), en traitant le système comme un tout intégré plutôt que comme des compartiments étanches fonctionnant séparément.

Traditionnellement, bien que nos ordinateurs, téléphones portables ou consoles puissent avoir plusieurs types de processeurs, chacun gère généralement ses propres tâches, et la communication entre eux provoque des goulots d'étranglement, des inefficacités et un gaspillage de ressources. SHMT remet en question ce modèle classique en garantissant que tous ces cœurs et accélérateurs fonctionnent ensemble simultanément pour résoudre la même tâche, en répartissant la charge de travail de manière intelligente et dynamique en fonction de ce qui est le plus approprié à un moment donné.

L'origine et le saut scientifique derrière SHMT

L'idée et la première mise en œuvre reconnue de SHMT proviennent de l'équipe dirigée par le professeur Hung-Wei Tseng à partir de Université de Californie RiversideDans leurs recherches, Tseng et son étudiant Kuan-Chieh Hsu ont démontré dans des conditions de laboratoire qu'il est possible de coordonner différents types d'unités de traitement à l'aide de systèmes logiciels avancés, obtenant ainsi presque le double des performances et réduire la consommation d’énergie de plus de 50 % dans certains tests en conditions réelles.
La clé de sa proposition est l’abstraction et l’exécution simultanée de threads hétérogènes, c'est-à-dire faire en sorte que les CPU, les GPU et les accélérateurs d'IA fonctionnent simultanément sur un code commun, au lieu d'attendre que l'un termine et d'envoyer le suivant à son tour.

Comment fonctionne SHMT ? Un modèle logiciel exploitant le matériel.

Le fonctionnement du SHMT repose sur un système de affectation dynamique des tâches Grâce à des algorithmes de programmation parallèle, qui surveillent en permanence l'état et les capacités de chaque unité de traitement disponible, lorsqu'une application compatible s'exécute, le système répartit les processus et les threads entre le processeur, le processeur graphique et, le cas échéant, le processeur NPU/TPU, déterminant en temps réel la partie la plus efficace pour chaque fragment de code.

• Processus hétérogènes : La principale nouveauté est de profiter de la hétérogénéité matériel. Le code n'est plus simplement exécuté en parallèle sur les cœurs du processeur ou les threads du GPU, mais peut être utilisé simultanément, ainsi qu'à l'aide d'accélérateurs d'IA, combinant ressources et capacités.
• Aucune modification physique du matériel : L'avantage le plus marquant du SHMT est qu'il ne nécessite ni l'introduction de nouvelles puces ni la mise à niveau des composants physiques. Il s'agit d'une évolution logicielle qui réduit les coûts et facilite l'adoption dans les appareils existants.
• Abstraction et exécution : Le modèle de Tseng comprend un système d'abstraction et un environnement d'exécution simplifiant le développement d'applications compatibles. Les programmeurs peuvent déléguer la répartition optimale des tâches au système SHMT, qui s'en charge automatiquement.
• Élimination des goulots d’étranglement : En évitant qu'une seule unité, généralement la plus lente ou la plus surchargée, ne devienne le goulot d'étranglement, le système optimise l'utilisation de toutes les ressources disponibles. Il en résulte des temps d'attente plus courts, des performances accrues et des économies significatives en termes de consommation d'énergie et de production de chaleur.

Article connexe:

Qu'est-ce que le dossier Prefetch de Windows 11 et comment peut-il affecter les performances de votre PC ?

Résultats et chiffres : Dans quelle mesure un système s’améliore-t-il réellement avec SHMT ?

Les données obtenues lors des tests en laboratoire sont concluantes. Selon les recherches de l'Université de Californie et les tests menés par d'autres équipes, la vitesse de traitement est presque doublée, avec des chiffres précis de 1,95 fois plus rapide Comparé aux architectures conventionnelles, le plus surprenant est que cette augmentation des performances ne s'accompagne pas d'une augmentation de la consommation énergétique, bien au contraire :

• Réduction de la consommation d'énergie de 51% : Dans la plupart des expériences, le système SHMT a réussi à réduire de moitié l’énergie nécessaire pour accomplir des tâches lourdes.
• Améliorations particulièrement notables sous charges intensives : Les principaux avantages du SHMT apparaissent lorsque le système est soumis à des exigences élevées, comme dans les applications scientifiques, l'intelligence artificielle, les simulations à grande échelle ou les jeux avancés. Dans ces situations, les goulots d'étranglement des architectures traditionnelles sont bien plus évidents, ce qui accroît le potentiel d'amélioration.
• Quatre fois plus efficace que le multithreading traditionnel : Des améliorations globales de l'efficacité allant jusqu'à quatre fois ont été observées par rapport aux schémas multithreading traditionnels, où le CPU et le GPU ne partagent pas la charge de travail réelle.
• Exemple réel : NVIDIA Architectures Jetson Nano et ARM : L'implémentation SHMT a été testée sur des plateformes dotées de processeurs ARM à 4 cœurs, de GPU dédiés et d'accélérateurs Edge TPU AI. Google, obtenant ces résultats spectaculaires sans aucune modification du matériel physique.

Ces performances peuvent varier en fonction de la tâche, mais les chiffres montrent une augmentation significative de l’efficacité et de la vitesse de traitement.

Difficultés et défis pour l'adoption de la SHMT dans le monde réel

Bien que les avantages de la SHMT soient prometteurs, son adoption généralisée n'est pas sans obstacles. Le plus grand défi réside dans la besoin d'adapter les logiciels et les applications Pour être compatibles avec ce modèle, les développeurs doivent modifier et optimiser leurs programmes pour profiter du partage intelligent des tâches, ce qui nécessite des efforts supplémentaires par rapport aux approches de développement traditionnelles.

• Mise en œuvre progressive : Tous les systèmes et applications ne peuvent pas bénéficier immédiatement de SHMT. Il est nécessaire pour OS, conducteurs et les outils de développement évoluent pour prendre en charge nativement ce modèle.
• Travail des développeurs : L'adaptation logicielle n'est ni automatique ni anodine. Elle nécessite de nouvelles stratégies de planification et des tests approfondis pour garantir que le système attribue systématiquement les tâches à l'unité la plus efficace.
• Impact divers selon le type d'application : Les plus grands avantages seront observés dans les programmes qui utilisent de manière intensive et simultanée le CPU, le GPU et les accélérateurs d’IA, tels que les simulations scientifiques, le rendu, l’intelligence artificielle, les jeux haut de gamme et les environnements de serveur.
• Limitations initiales possibles : Dans certaines situations, ou avec un code mal optimisé, les résultats peuvent être moins spectaculaires, ou dans des cas très spécifiques, les améliorations attendues peuvent ne pas être atteintes.

Avantages collatéraux : durabilité et réduction de l'empreinte environnementale

Nous ne parlons pas seulement de performances et de vitesse. SHMT apporte des avantages environnementaux et économiquesEn réduisant le besoin d'augmenter la puissance matérielle ou d'installer de nouvelles puces, les coûts et la production de déchets électroniques sont réduits. Une consommation énergétique plus faible se traduit par une réduction des émissions de carbone et, dans le cas des grands centres de données, par une réduction encore plus importante de la consommation d'eau pour le refroidissement, contribuant ainsi à préserver les ressources naturelles.

Le professeur Tseng lui-même a souligné cet aspect dans ses déclarations : « Il n’est pas nécessaire d’ajouter de nouveaux processeurs, car vous les possédez déjà. »La clé est de mieux utiliser ce qui existe déjà, ce qui est particulièrement pertinent pour les infrastructures telles que les serveurs, les supercalculateurs et les systèmes embarqués dans les appareils du quotidien.

Pour quels appareils et plateformes SHMT est-il pertinent ?

La technologie SHMT est compatible avec toute plateforme combinant différents types d'unités de traitement. Des tests en laboratoire ont été réalisés sur :

• Ordinateurs personnels (PC) et ordinateurs portables avec CPU et GPU dédiés.
• les appareils mobiles tels que les smartphones et les tablettes dotés de processeurs multicœurs et d'unités d'IA intégrées.
• Systèmes embarqués et plateformes IdO avec des puces Arm, des accélérateurs TPU Google Edge et des GPU NVIDIA.
• Serveurs et centres de données qui disposent de processeurs hautes performances, de plusieurs GPU et de FPGA ou TPU conçus pour l'intelligence artificielle et le traitement de big data.
• PC de poche et consoles portables comme Steam Deck ou Asus ROG Ally, qui cherchent à maximiser l'efficacité et les performances dans un espace limité.

Pour profiter pleinement du SHMT, il est essentiel que le système d’exploitation et les applications soient préparés, une évolution qui se fera progressivement à mesure que les fabricants et les développeurs adopteront ces nouvelles techniques de programmation parallèle.

Impact sur l'industrie et perspectives d'avenir

Le développement et la mise en œuvre de la technologie SHMT en sont encore à leurs balbutiements, mais son potentiel est énorme. Articles et experts du secteur s'accordent à dire qu'à mesure que les outils de développement se généraliseront et que les systèmes d'exploitation prendront nativement en charge cette technologie, nous verrons :

• Changements majeurs dans la conception et la programmation des logiciels, en privilégiant l’optimisation pour les environnements hétérogènes et en améliorant l’expérience utilisateur.
• Meilleure efficacité énergétique avec la même infrastructure, minimisant les coûts et prolongeant la durée de vie utile des appareils électroniques.
• Réduire l'empreinte environnementale, en évitant les mises à niveau matérielles constantes et en réduisant la consommation d'énergie et d'eau pour le refroidissement.
• Stimuler l'intelligence artificielle et le traitement parallèle, permettant aux applications d’IA de bénéficier de toute la puissance du matériel disponible.

Le principal défi pour les développeurs, les fabricants de puces et les éditeurs de logiciels sera de travailler ensemble pour normaliser le SHMT et fournir un support complet au niveau du système d’exploitation et des applications.

Références et soutien académique de SHMT

Le modèle SHMT est basé sur des publications scientifiques récentes, telles que celle présentée par Tseng et Hsu dans le Symposium international IEEE/ACM sur la microarchitecture, ainsi que des analyses d'experts publiées dans des revues telles que les Archives of Computational Methods in Engineering. Les preuves de concept ont été évaluées par des pairs et les résultats ont été reproduits dans divers environnements, ce qui renforce les affirmations sur le potentiel de SHMT pour le calcul hétérogène.

La technologie est encore à l’étude pour améliorer son intégration, son optimisation et faciliter la programmation, mais les premières étapes ont déjà été validées scientifiquement, positionnant SHMT comme l’une des approches les plus prometteuses en matière de calcul haute performance et efficace dans un avenir proche.

Il est important de noter que l'avancée du SHMT démontre qu'une grande partie du potentiel de nos appareils actuels est gaspillée par les méthodes de traitement traditionnelles. Son adoption progressive permettra des améliorations significatives sans nécessiter l'acquisition de nouveau matériel. L'industrie pourra réduire ses coûts et son empreinte environnementale, tandis que les développeurs disposeront de nouveaux outils pour créer des applications plus rapides, plus efficaces et plus durables.

Isaac

Écrivain passionné par le monde des octets et de la technologie en général. J'aime partager mes connaissances à travers l'écriture, et c'est ce que je vais faire dans ce blog, vous montrer toutes les choses les plus intéressantes sur les gadgets, les logiciels, le matériel, les tendances technologiques et plus encore. Mon objectif est de vous aider à naviguer dans le monde numérique de manière simple et divertissante.