ハードウェアアクセラレータの展開は、汎用CPUからこれらのタスク用に設計された特殊なハードウェアユニットに固有の計算集中タスクをオフロードすることにより、システムの計算能力を大幅に向上させます。これは、システムのパフォーマンスと効率にいくつかの重要な効果につながります。
** 1。並列性と専門化によるパフォーマンスの向上
加速器は、並列処理と特殊な回路を活用することにより、CPUよりもはるかに速く特定の操作を実行するように設計されています。たとえば、ハードウェアの暗号アクセラレータは、多くの暗号操作を同時に処理し、それらを順番に処理するCPUよりもはるかに迅速にタスクを完了できます。この専門化により、アクセラレータはターゲットワークロードに劇的なスピードアップを提供することができ、多くの場合、CPUのみの実行と比較してパフォーマンスを桁違いに改善することがよくあります[8] [5] [7]。
** 2。エネルギー効率が向上しました
ハードウェアを追加すると電力消費が増加するという従来の信念に反して、慎重に設計された加速器はシステム全体のパワーを減らすことができます。これは、アクセラレータがより効率的に操作を実行できるため、クロックサイクルが少なくなり、パフォーマンスを維持または改善しながらシステムがより低いクロック周波数で実行できるようにするためです。たとえば、埋め込みシステムにアクセラレータを追加すると、実行サイクルがほぼ90倍減少し、電力消費が大幅に削減されます。これは、より低い動作周波数とより効率的な計算を可能にすることにより、CPU-Alone電力の5分の1未満になります[5]。
** 3。 CPUワークロードをオフロードし、より複雑なアプリケーションを有効にします
暗号化処理、マトリックス乗算、または機械学習推論などの特殊なタスクを処理することにより、アクセラレータはCPUを解放して、他のシステム機能に焦点を当てます。このオフロードは、全体的なスループットをブーストするだけでなく、メインプロセッサを過剰に負担することなく、より高度な機能と複雑なアプリケーションの統合を可能にします[8]。
** 4。システム設計における柔軟性と適応性
FPGAのような一部の加速器は、高い計算能力とエネルギー効率の両方を提供し、ネットワークの端での柔軟な加速タスクに適しています。アクセラレータの展開により、システムを特定のワークロード、パフォーマンス、パワー、コストの制約のバランスを効果的に調整することができます[4] [5]。
** 5。課題とシステムレベルの管理
アクセラレータによって導入された不均一性には、リソースを効率的に割り当て、タスクをスケジュールするために、慎重なシステムおよびオペレーティングシステムサポートが必要です。適切な管理により、アクセラレータが最適に利用され、システムの安定性と電力効率を維持しながら、パフォーマンスの利点を最大化することが保証されます[7]。
** 6。データの動きと通信の縮小の削減
マトリックスの乗算、オンチップデータの再利用、効率的なバッファリングなどのタスク用に設計された加速器では、メモリと処理要素間の頻繁なデータ転送の必要性が減り、データの動きに関連する帯域幅のボトルネックとエネルギーコストが最小限に抑えられます[10]。
要約すると、アクセラレータの展開は、特殊なタスクのより速く、よりエネルギー効率の高い実行、CPUリソースの解放、より複雑で要求の厳しいワークロードを可能にすることにより、システムの計算能力を強化します。これにより、埋め込み、エッジ、および高性能コンピューティング環境で特に重要なパフォーマンスの節約と節約が大幅に発生します[4] [5] [7] [8] [10]。
引用：
[1] https://www.ultralytics.com/blog/understanding-the-compute-power-on-ai-innovations
[2] https://premioinc.com/blogs/blog/performance-accelerators-in-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/