Η ανάπτυξη των επιταχυντών υλικού ενισχύει σημαντικά την υπολογιστική ισχύ ενός συστήματος, εκφορτώνοντας συγκεκριμένα, υπολογιστικά εντατικά καθήκοντα από τη CPU γενικής χρήσης σε εξειδικευμένες μονάδες υλικού που έχουν σχεδιαστεί για αυτά τα καθήκοντα. Αυτό οδηγεί σε αρκετά βασικά αποτελέσματα στην απόδοση και την απόδοση του συστήματος:
** 1. Αυξημένη απόδοση μέσω παραλληλισμού και εξειδίκευσης
Οι επιταχυντές είναι κατασκευασμένοι για να εκτελούν συγκεκριμένες λειτουργίες πολύ πιο γρήγορα από τις CPU, εκμεταλλευόμενοι τον παραλληλισμό και τα εξειδικευμένα κυκλώματα. Για παράδειγμα, οι κρυπτογραφικοί επιταχυντές υλικού μπορούν να επεξεργαστούν πολλές κρυπτογραφικές λειτουργίες ταυτόχρονα, ολοκληρώνοντας τα καθήκοντα πολύ πιο γρήγορα από μια CPU που τους χειρίζεται διαδοχικά. Αυτή η εξειδίκευση επιτρέπει στους επιταχυντές να παρέχουν δραματικές ταχύτητες για το φόρτο εργασίας-στόχου τους, βελτιώνοντας συχνά την απόδοση με τάξεις μεγέθους σε σύγκριση με την εκτέλεση μόνο της CPU [8] [5] [7].
** 2. Βελτιωμένη ενεργειακή απόδοση
Σε αντίθεση με την παραδοσιακή πεποίθηση ότι η προσθήκη υλικού αυξάνει την κατανάλωση ενέργειας, οι προσεκτικά σχεδιασμένοι επιταχυντές μπορούν να μειώσουν τη συνολική ισχύ του συστήματος. Αυτό οφείλεται στο γεγονός ότι οι επιταχυντές μπορούν να εκτελούν λειτουργίες πιο αποτελεσματικά, απαιτώντας λιγότερους κύκλους ρολογιού και επιτρέποντας στο σύστημα να τρέχει σε χαμηλότερες συχνότητες ρολογιών, διατηρώντας ή βελτιώνοντας την απόδοση. Για παράδειγμα, η προσθήκη επιταχυντών σε ένα ενσωματωμένο σύστημα μείωσε τους κύκλους εκτέλεσης σχεδόν 90 φορές και μειώνει σημαντικά την κατανάλωση ενέργειας, μερικές φορές σε λιγότερο από το ένα πέμπτο της ισχύος CPU-μόνο, επιτρέποντας χαμηλότερες συχνότητες λειτουργίας και πιο αποτελεσματικό υπολογισμό [5].
** 3. Εκφόρτωση φόρτου εργασίας CPU και επιτρέποντας πιο σύνθετες εφαρμογές
Με το χειρισμό εξειδικευμένων καθηκόντων όπως η κρυπτογραφική επεξεργασία, ο πολλαπλασιασμός της μήτρας ή η συμπερίληψη της μηχανικής μάθησης, οι επιταχυντές απελευθερώνουν την CPU για να επικεντρωθούν σε άλλες λειτουργίες του συστήματος. Αυτή η εκφόρτωση όχι μόνο ενισχύει τη συνολική απόδοση αλλά και επιτρέπει την ενσωμάτωση πιο προηγμένων χαρακτηριστικών και σύνθετων εφαρμογών χωρίς να επιβαρύνει τον κύριο επεξεργαστή [8].
** 4. Ευελιξία και προσαρμοστικότητα στον σχεδιασμό του συστήματος
Ορισμένοι επιταχυντές, όπως το FPGAS, προσφέρουν τόσο υψηλή υπολογιστική ισχύ όσο και ενεργειακή απόδοση, καθιστώντας τους κατάλληλες για ευέλικτες εργασίες επιτάχυνσης στην άκρη των δικτύων. Η ανάπτυξη επιταχυντών επιτρέπει την προσαρμογή των συστημάτων για συγκεκριμένο φόρτο εργασίας, την αποτελεσματική εξισορρόπηση των επιδόσεων, της ενέργειας και του κόστους [4] [5].
** 5. Προκλήσεις και διαχείριση σε επίπεδο συστήματος
Η ετερογένεια που εισάγεται από τους επιταχυντές απαιτεί προσεκτική υποστήριξη συστήματος και λειτουργικού συστήματος για την κατανομή των πόρων αποτελεσματικά και τα καθήκοντα προγραμματισμού. Η σωστή διαχείριση διασφαλίζει ότι οι επιταχυντές χρησιμοποιούνται βέλτιστα, μεγιστοποιώντας τα οφέλη απόδοσης τους, διατηρώντας παράλληλα τη σταθερότητα του συστήματος και την απόδοση ισχύος [7].
** 6. Μείωση της κίνησης των δεδομένων και των γενικών εξόδων
Σε επιταχυντές που έχουν σχεδιαστεί για εργασίες όπως ο πολλαπλασιασμός της μήτρας, η επαναχρησιμοποίηση δεδομένων σε τσιπ και η αποτελεσματική ρύθμιση μειώνουν την ανάγκη για συχνές μεταφορές δεδομένων μεταξύ των στοιχείων μνήμης και επεξεργασίας, ελαχιστοποιώντας τα σημεία συμφόρησης του εύρους ζώνης και το κόστος ενέργειας που σχετίζονται με την κίνηση των δεδομένων [10].
Συνοπτικά, η ανάπτυξη επιταχυντών ενισχύει την υπολογιστική ισχύ του συστήματος, επιτρέποντας ταχύτερη, πιο ενεργειακά αποδοτική εκτέλεση εξειδικευμένων καθηκόντων, απελευθερώνοντας πόρους της CPU και επιτρέποντας πιο περίπλοκο και απαιτητικό φόρτο εργασίας. Αυτό έχει ως αποτέλεσμα σημαντικά κέρδη απόδοσης και εξοικονόμηση ενέργειας, ιδιαίτερα σημαντική σε περιβάλλοντα υπολογιστών ενσωματωμένων, άκρων και υψηλής απόδοσης [4] [5] [7] [8] [10].
Αναφορές:
[1] https://www.ultralytics.com/blog/understanding-the-tpact-of-compute-dower-on-ai-inovations
[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-power.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-to-enhance-security-without-slowing-down/
[9] https://publications.ics.forth.gr/tech-reports/2018/2018.tr473_accelerator_deployment_models_heterogeneous_processing.pdf
[10] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc11767631/