Die Bereitstellung von Hardwarebeschleunigern verbessert die Rechenleistung eines Systems erheblich, indem spezifische, rechenintensive Aufgaben von der CPU der Allgemeinen zu speziellen Hardwareeinheiten für diese Aufgaben ausgeführt werden. Dies führt zu mehreren Schlüsseleffekten auf die Systemleistung und -effizienz:
** 1. Erhöhte Leistung durch Parallelität und Spezialisierung
Beschleuniger sind so konstruiert, dass bestimmte Vorgänge viel schneller ausgeführt werden als CPUs, indem sie Parallelität und spezialisierte Schaltungen ausnutzen. Beispielsweise können kryptografische Hardware -Beschleuniger viele kryptografische Operationen gleichzeitig verarbeiten und Aufgaben weitaus schneller erledigen als eine CPU, die sie nacheinander verarbeitet. Mit dieser Spezialisierung können Beschleuniger dramatische Beschleunigungen für ihre Zielarbeitslast liefern und die Leistung häufig um Größenordnungen im Vergleich zur CPU-Ausführung verbessert [8] [5] [7].
** 2. Verbesserte Energieeffizienz
Entgegen der traditionellen Überzeugung, dass das Hinzufügen von Hardware den Stromverbrauch erhöht, können sorgfältig gestaltete Beschleuniger die Gesamtsystemleistung verringern. Dies liegt daran, dass Beschleuniger operativen effizienter ausführen können, weniger Taktzyklen erfordern und das System bei der Aufrechterhaltung oder Verbesserung der Leistung bei niedrigeren Taktfrequenzen ausführen können. Zum Beispiel reduzierte das Hinzufügen von Beschleunigern zu einem eingebetteten System die Ausführungszyklen fast 90-fach und senkte den Stromverbrauch signifikant, manchmal auf weniger als ein Fünftel der CPU-Alone-Leistung, indem niedrigere Betriebsfrequenzen und eine effizientere Berechnung ermöglicht wurden [5].
** 3. Abladen der CPU -Arbeitsbelastung und Aktivierung komplexerer Anwendungen
Durch den Umgang mit speziellen Aufgaben wie kryptografischer Verarbeitung, Matrixmultiplikation oder Inferenz des maschinellen Lernens befreien Beschleuniger die CPU, sich auf andere Systemfunktionen zu konzentrieren. Dies steigert nicht nur den Gesamtdurchsatz, sondern ermöglicht auch die Integration fortschrittlicherer Merkmale und komplexer Anwendungen, ohne den Hauptprozessor zu überwinden [8].
** 4. Flexibilität und Anpassungsfähigkeit im Systemdesign
Einige Beschleuniger wie FPGAs bieten sowohl hohe Rechenleistung als auch Energieeffizienz an, wodurch sie für flexible Beschleunigungsaufgaben am Rande von Netzwerken geeignet sind. Durch die Bereitstellung von Beschleunigern können Systeme auf bestimmte Workloads, Ausgleichsleistung, Strom und Kostenbeschränkungen effektiv zugeschnitten werden [4] [5].
** 5. Herausforderungen und Systeme auf Systemebene
Die von Beschleunigern eingeführte Heterogenität erfordert ein sorgfältiges System und das Betriebssystemunterstützung, um Ressourcen effizient zuzuordnen und Aufgaben zu planen. Das ordnungsgemäße Management stellt sicher, dass Beschleuniger optimal genutzt werden, wodurch der Leistungsvorteil maximiert wird und gleichzeitig die Systemstabilität und die Energieeffizienz beibehalten wird [7].
** 6. Reduzierung der Datenbewegung und Kommunikationsaufwand
Bei Beschleunigern, die für Aufgaben wie Matrix-Multiplikation entwickelt wurden, verringern die Wiederverwendung von On-Chip-Daten und eine effiziente Pufferung die Notwendigkeit häufiger Datenübertragungen zwischen Speicher- und Verarbeitungselementen, wodurch die mit der Datenbewegung verbundenen Bandbreitengpässe und Energiekosten minimiert werden [10].
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Bereitstellung von Beschleunigern die Rechenleistung eines Systems durch eine schnellere, energieeffizientere Ausführung spezialisierter Aufgaben, die Befreiung von CPU-Ressourcen und die Ermöglichung komplexer und anspruchsvollerer Arbeitsbelastungen verbessert. Dies führt zu erheblichen Leistungssteigerungen und Leistungseinsparungen, insbesondere in Eingebett-, Kanten- und Hochleistungs-Computing-Umgebungen [4] [5] [7] [8] [10].
Zitate:
[1] https://www.ultralytics.com/blog/undalling-the-impact-of-compute-power-on-ai-innovations
[2] https://premioinc.com/blogs/blog/performance-accelerators-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-recuce-bower.pdf
[6] https://www.usenix.org/system/files/osdi24-ma-jiACHENG.pdf
[7] https://scail.cs.wisc.edu/papers/hotpar12_rinnegan.pdf
[8] https://www.appviewx.com/blogs/hardware-cryptographic-accelerators-t-enhance-security-without-slowing-d-down/
[9] https://publications.ics.forth.gr/tech-reports/2018/2018.tr473_accelerator_deployment_models_heterogenous_processing.pdf
[10] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc11767631/