近期,加利福尼亞大學(xué)河濱分校電子與計(jì)算機(jī)工程副教授曾宏偉在其題為《同時(shí)和異構(gòu)多線(xiàn)程》(Simultaneous and Heterogeneous Multithreading,簡(jiǎn)稱(chēng) SHMT)的研究論文中提出,計(jì)算機(jī)體系架構(gòu)正面臨重大變革。
他指出,目前,運(yùn)算設(shè)備日趨依賴(lài) GPU、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的硬件加速器及數(shù)字信號(hào)處理單元。然而,這種單一處理器方式容易導(dǎo)致瓶頸問(wèn)題。
SHMT 模型可充分利用ARM多核處理器、英偉達(dá) GPU以及谷歌張量處理器等硬件加速器,無(wú)需額外采購(gòu)新的處理器就可實(shí)現(xiàn)1.96倍的性能提升和51%的能耗降低。此舉既有益于降低硬件投入,也有助于減緩數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)中的碳排放現(xiàn)象。
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