Distribusjonen av maskinvareakseleratorer forbedrer beregningskraften til et system ved å laste inn spesifikke, beregningsintensive oppgaver fra den generelle CPU-en til spesialiserte maskinvareenheter designet for disse oppgavene. Dette fører til flere viktige effekter på systemytelsen og effektiviteten:
** 1. Økt ytelse gjennom parallellisme og spesialisering
Akseleratorer er konstruert for å utføre spesielle operasjoner mye raskere enn CPUer ved å utnytte parallellisme og spesialiserte kretsløp. For eksempel kan maskinvare kryptografiske akseleratorer behandle mange kryptografiske operasjoner samtidig, og fullføre oppgaver langt raskere enn en CPU som håndterer dem sekvensielt. Denne spesialiseringen gjør at akseleratorer kan levere dramatiske speedups for sine målarbeidsmengder, og forbedrer ofte ytelsen etter størrelsesordener sammenlignet med kun CPU-utførelse [8] [5] [7].
** 2. Forbedret energieffektivitet
I motsetning til den tradisjonelle troen på at å legge til maskinvare øker strømforbruket, kan nøye utformede akseleratorer redusere den generelle systemkraften. Dette er fordi akseleratorer kan utføre operasjoner mer effektivt, og krever færre klokkesykluser og lar systemet kjøre ved lavere klokkefrekvenser mens du opprettholder eller forbedrer ytelsen. For eksempel å legge akseleratorer til et innebygd system reduserte utførelsessykluser nesten 90 ganger og kuttet strømforbruket betydelig, noen ganger til mindre enn en femtedel av CPU-alene strøm, ved å muliggjøre lavere driftsfrekvenser og mer effektiv beregning [5].
** 3. Avlasting av CPU -arbeidsmengde og muliggjør mer komplekse applikasjoner
Ved å håndtere spesialiserte oppgaver som kryptografisk prosessering, matriksmultiplikasjon eller maskinlæring, frigjør akseleratorer CPU for å fokusere på andre systemfunksjoner. Denne avlastningen øker ikke bare den totale gjennomstrømningen, men muliggjør også integrering av mer avanserte funksjoner og komplekse applikasjoner uten å overbelaste hovedprosessoren [8].
** 4. Fleksibilitet og tilpasningsevne i systemdesign
Noen akseleratorer, som FPGA -er, tilbyr både høy beregningskraft og energieffektivitet, noe som gjør dem egnet for fleksible akselerasjonsoppgaver i utkanten av nettverk. Distribusjon av akseleratorer gjør at systemer kan skreddersys for spesifikke arbeidsmengder, balansere ytelse, kraft og kostnadsbegrensninger effektivt [4] [5].
** 5. Utfordringer og styring av systemnivå
Heterogeniteten introdusert av akseleratorer krever nøye system og operativsystemstøtte for å fordele ressurser effektivt og planlegge oppgaver. Riktig styring sikrer at akseleratorer brukes optimalt, og maksimerer ytelsesfordelene mens de opprettholder systemstabiliteten og krafteffektiviteten [7].
** 6. Reduksjon av databevegelse og kommunikasjonskostnader
I akseleratorer designet for oppgaver som matriksmultiplikasjon, reduserer du gjenbruk av data og effektiv buffering reduserer behovet for hyppige dataoverføringer mellom minne og prosesseringselementer, og minimerer flaskehalser for båndbredde og energikostnader forbundet med databevegelse [10].
Oppsummert forbedrer distribusjon av akseleratorer et systems beregningskraft ved å muliggjøre raskere, mer energieffektiv utførelse av spesialiserte oppgaver, frigjøre CPU-ressurser og gi mulighet for mer komplekse og krevende arbeidsmengder. Dette resulterer i betydelige ytelsesgevinster og strømbesparelser, spesielt viktig i innebygde, kant- og høyytelsesdatamiljøer [4] [5] [7] [8] [10].
Sitasjoner:
[1] https://www.ultralytics.com/blog/understanding-the-impact-of-compute-power-on-ai-novations
[2] https://premiininc.com/blogs/blog/performance-accelerator-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-horance-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/