激進的新發(fā)現可以使現有計算機的速度提高一倍

想象一下，您的筆記本電腦在沒有任何硬件升級的情況下運行速度提高了一倍;只有應用更智能軟件算法.這是新研究的前景，可能會改變當今設備的功能。

來自加州大學河濱分校（UCR）的研究團隊表示，這項工作具有巨大的潛力，不僅可以提高硬件性能，還可以提高效率并顯著減少能源使用.

這種創(chuàng)新過程被稱為并發(fā)和異構多線程 （SHMT），它利用了現代手機、計算機和其他小工具通常依賴多個處理器來思考的事實。

“您不必添加新的處理器，因為您已經擁有它們，”說計算機工程師 Hung-Wei Tseng，來自 UCR。

雖然術語處理器仍然用于描述現代硬件設備的大腦，但通常有多個處理器的組合一起工作：一個用于圖形的處理器稱為圖形處理單元（GPU），以及一個用于機器學習稱為張量處理單元（TPU）也許，更不用說中央處理器用于處理一般計算計算。

依靠專用處理器當然有其好處，因為它們可以針對特定任務進行設計。執(zhí)行代碼以運行電子表格程序的方式與執(zhí)行電子表格程序的代碼的方式并不完全相同生成式 AI 文本機器人.

缺點是，當數據在不同單元之間洗牌時，可能會出現瓶頸，從而影響完成任務的速度和效率。通過在多個處理器上同時并行運行更多的子任務，研究人員希望重新獲得失去的時間和精力。

測試設置包括一個 ARM Cortex-A57 CPU、一個 Nvidia GPU 和一個 Google Edge TPU。使用同步和異構多線程，示例代碼的執(zhí)行速度提高了 1.95 倍，而能源使用量減少了 51%。

“根深蒂固的編程模型側重于僅對每個代碼區(qū)域使用最有效的處理單元，而未充分利用異構計算機中的處理能力，”寫研究人員在他們的論文中。

這項技術還處于早期階段：擬議的系統更像是對這個想法具有潛力的測試，而不是可以立即在我們的智能手機和智能手表上實施的東西。

研究人員還承認，在切割由不同類型的處理器處理的計算作業(yè)方面，需要克服重大挑戰(zhàn)，然后將所有內容組合在一起而不會減慢速度。

“傳統的同構同步多線程硬件不需要應對質量保證，”寫研究人員。

“相比之下，SHMT 必須確保質量，因為底層架構可能存在精度不匹配?！?/p>

該研究在加拿大多倫多舉行的第56屆IEEE/ACM國際微架構研討會上發(fā)表，可供在線閱讀.

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