스마트폰, 태블릿, 개인용 컴퓨터 또는 서버에 이미 탑재된 기존 하드웨어를 사용하여 처리 능력을 두 배로 늘리는 것을 상상해 보십시오.

Hung-Wei Tseng, UC Riverside 부교수, 전기 및컴퓨터 공학, 을 마련했습니다패러다임 전환~에컴퓨터 아키텍처그 일을종이"동시 및 이종 멀티스레딩"이라는 제목이 붙었습니다.

Tseng은 오늘날의 컴퓨터 장치에 그래픽 처리 장치(GPU), 하드웨어 가속기가 점점 더 많아지고 있다고 설명했습니다.인공지능(AI)와 머신러닝(ML) 또는 디지털 신호 처리 장치가 필수 구성 요소입니다.이러한 구성 요소는 정보를 개별적으로 처리하여 한 처리 장치에서 다음 처리 장치로 정보를 이동하므로 사실상 병목 현상이 발생합니다.

Tseng과 UCR 컴퓨터 과학 대학원생 Kuan-Chieh Hsu는 논문에서 "동시 및 이종 멀티스레딩" 또는 SHMT라고 부르는 기술을 소개합니다.

그들은 멀티 코어 ARM 프로세서, NVIDIA GPU 및 Tensor 프로세싱 유닛 하드웨어 가속기를 동시에 사용하는 임베디드 시스템 플랫폼에서 제안된 SHMT 프레임워크의 개발을 설명합니다.

이 시스템은 1.96배의 속도 향상과 51%의 에너지 소비 감소를 달성했습니다.

Tseng은 "이미 보유하고 있기 때문에 새로운 프로세서를 추가할 필요가 없습니다."라고 말했습니다.

그 의미는 엄청납니다.

기존 처리 구성 요소를 동시에 사용하면 컴퓨터 하드웨어 비용을 줄이는 동시에 창고 크기의 데이터 처리 센터에서 서버를 계속 실행하기 위해 생산되는 에너지에서 탄소 배출을 줄일 수 있습니다.또한 서버를 시원하게 유지하는 데 사용되는 부족한 담수의 필요성을 줄일 수도 있습니다.

그러나 Tseng의 논문에서는 시스템 구현, 하드웨어 지원, 코드 최적화, 그리고 어떤 종류의 응용 프로그램이 가장 큰 이점을 얻을 수 있는지에 대한 몇 가지 질문에 답하려면 추가 조사가 필요하다고 경고합니다.

논문은 학회에서 발표되었습니다.마이크로아키텍처에 관한 제56회 연례 IEEE/ACM 국제 심포지엄10월 캐나다 토론토에서 개최되었습니다.

추가 정보:Kuan-Chieh Hsu 외, 동시 및 이기종 멀티스레딩,마이크로아키텍처에 관한 제56회 연례 IEEE/ACM 국제 심포지엄(2023).DOI: 10.1145/3613424.3614285