激進(jìn)的新發(fā)現(xiàn)可以使現(xiàn)有計(jì)算機(jī)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(yùn)行速度提高了一倍;只有應(yīng)用更智能軟件算法.這是新研究的前景，可能會改變當(dāng)今設(shè)備的功能。

來自加州大學(xué)河濱分校（UCR）的研究團(tuán)隊(duì)表示，這項(xiàng)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(gòu)多線程 （SHMT），它利用了現(xiàn)代手機(jī)、計(jì)算機(jī)和其他小工具通常依賴多個處理器來思考的事實(shí)。

“您不必添加新的處理器，因?yàn)槟呀?jīng)擁有它們，”說計(jì)算機(jī)工程師 Hung-Wei Tseng，來自 UCR。

雖然術(shù)語處理器仍然用于描述現(xiàn)代硬件設(shè)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(jī)器學(xué)習(xí)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(jì)算計(jì)算。

依靠專用處理器當(dāng)然有其好處，因?yàn)樗鼈兛梢葬槍μ囟ㄈ蝿?wù)進(jìn)行設(shè)計(jì)。執(zhí)行代碼以運(yùn)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(jī)器人.

缺點(diǎn)是，當(dāng)數(shù)據(jù)在不同單元之間洗牌時，可能會出現(xiàn)瓶頸，從而影響完成任務(wù)的速度和效率。通過在多個處理器上同時并行運(yùn)行更多的子任務(wù)，研究人員希望重新獲得失去的時間和精力。

測試設(shè)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(gòu)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(cè)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(gòu)計(jì)算機(jī)中的處理能力，”寫研究人員在他們的論文中。

這項(xiàng)技術(shù)還處于早期階段：擬議的系統(tǒng)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(jī)和智能手表上實(shí)施的東西。

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

“傳統(tǒng)的同構(gòu)同步多線程硬件不需要應(yīng)對質(zhì)量保證，”寫研究人員。

“相比之下，SHMT 必須確保質(zhì)量，因?yàn)榈讓蛹軜?gòu)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(gòu)研討會上發(fā)表，可供在線閱讀.

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