Implementeringen af hardwareacceleratorer forbedrer et systems computerkraft væsentligt ved at aflaste specifikke, beregningsmæssigt intensive opgaver fra den generelle CPU til specialiserede hardwareenheder designet til disse opgaver. Dette fører til flere nøgleeffekter på systemets ydeevne og effektivitet:
** 1. Øget ydelse gennem parallelisme og specialisering
Acceleratorer er konstrueret til at udføre bestemte operationer meget hurtigere end CPU'er ved at udnytte parallelisme og specialiserede kredsløb. F.eks. Kan hardware -kryptografiske acceleratorer behandle mange kryptografiske operationer samtidigt og udføre opgaver langt hurtigere end en CPU, der håndterer dem sekventielt. Denne specialisering giver acceleratorer mulighed for at levere dramatiske speedups til deres mål arbejdsbelastning, hvilket ofte forbedrer ydelsen efter størrelsesordrer sammenlignet med kun CPU-udførelse [8] [5] [7].
** 2. Forbedret energieffektivitet
I modsætning til den traditionelle tro på, at tilføjelse af hardware øger strømforbruget, kan omhyggeligt designede acceleratorer reducere den samlede systemkraft. Dette skyldes, at acceleratorer kan udføre operationer mere effektivt, hvilket kræver færre urcyklusser og giver systemet mulighed for at køre ved lavere urfrekvenser, mens de opretholder eller forbedrer ydeevnen. F.eks. Reducerede det at tilføje acceleratorer til et indlejret system eksekveringscyklusser næsten 90 gange og skære strømforbrug markant, undertiden til mindre end en femtedel af CPU-alone-effekten ved at muliggøre lavere driftsfrekvenser og mere effektiv beregning [5].
** 3. Offloading CPU -arbejdsbelastning og muliggør mere komplekse applikationer
Ved at håndtere specialiserede opgaver såsom kryptografisk behandling, Matrix -multiplikation eller maskinlæring inferens, frigør acceleratorerne CPU'en til at fokusere på andre systemfunktioner. Denne offloading øger ikke kun den samlede gennemstrømning, men muliggør også integration af mere avancerede funktioner og komplekse applikationer uden at overbelaste hovedprocessoren [8].
** 4. Fleksibilitet og tilpasningsevne i systemdesign
Nogle acceleratorer, som FPGA'er, tilbyder både høj beregningseffekt og energieffektivitet, hvilket gør dem egnede til fleksible accelerationsopgaver i udkanten af netværk. Implementering af acceleratorer gør det muligt at skræddersyes til specifikke arbejdsbelastninger, afbalancering af ydelse, strøm og omkostningsbegrænsninger [4] [5].
** 5. Udfordringer og styring af systemniveau
Den heterogenitet, der introduceres af acceleratorer, kræver omhyggelig system- og operativsystemstøtte til at allokere ressourcer effektivt og planlægge opgaver. Korrekt styring sikrer, at acceleratorer bruges optimalt, hvilket maksimerer deres ydelsesfordele, mens de opretholder systemstabilitet og effekteffektivitet [7].
** 6. Reduktion af databevægelse og kommunikationsomkostninger
I acceleratorer designet til opgaver som Matrix-multiplikation, reducerer on-chip-data genbrug og effektiv buffering behovet for hyppige dataoverførsler mellem hukommelse og behandlingselementer, hvilket minimerer båndbreddeflaskehalse og energiomkostninger forbundet med databevægelse [10].
Sammenfattende forbedrer implementering af acceleratorer et systems computerkraft ved at muliggøre hurtigere, mere energieffektiv udførelse af specialiserede opgaver, frigøre CPU-ressourcer og muliggøre mere komplekse og krævende arbejdsbelastning. Dette resulterer i betydelige præstationsgevinster og effektbesparelser, især vigtige i indlejrede, kant- og højtydende computermiljøer [4] [5] [7] [8] [10].
Citater:
)
[2] https://premioinc.com/blogs/blog/performance-accelerators-in-the-context-of-computing-hardware
[3] http://www.dre.vanderbilt.edu/~gokhale/www/papers/hotedge20_hwaccelreco.pdf
[4] https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/s006524582300075X
[5] https://cdrdv2-public.intel.com/650470/wp-01112-hw-reduce-recrower.pdf
[6] https://www.usenix.org/system/files/osdi24-ma-jiacheng.pdf
[7] https://scail.cs.wisc.edu/papers/hotpar12_rinnegan.pdf
)
[9] https://publications.ics.th.gr/tech-reports/2018/2018.tr473_accelerator_deployment_models_heterogeneous_processing.pdf
[10] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc11767631/