Implementarea acceleratoarelor hardware îmbunătățește în mod semnificativ puterea de calcul a unui sistem prin descărcarea sarcinilor specifice, intensiv din punct de vedere al calculului, de la CPU cu scop general la unități hardware specializate concepute pentru aceste sarcini. Acest lucru duce la mai multe efecte cheie asupra performanței și eficienței sistemului:
** 1. Performanță sporită prin paralelism și specializare
Acceleratoarele sunt proiectate pentru a executa operații particulare mult mai rapide decât procesoarele prin exploatarea paralelismului și a circuitelor specializate. De exemplu, acceleratoarele criptografice hardware pot prelucra multe operații criptografice simultan, completând sarcinile mult mai rapid decât un procesor care le gestionează secvențial. Această specializare permite acceleratoarelor să furnizeze viteze dramatice pentru sarcinile lor de muncă țintă, îmbunătățind adesea performanța prin ordine de mărime în comparație cu execuția numai a procesorului [8] [5] [7].
** 2. Eficiența energetică îmbunătățită
Spre deosebire de convingerea tradițională că adăugarea hardware -ului crește consumul de energie electrică, acceleratoarele proiectate cu atenție pot reduce puterea generală a sistemului. Acest lucru se datorează faptului că acceleratoarele pot efectua operațiuni mai eficient, necesitând mai puține cicluri de ceas și permițând sistemului să funcționeze la frecvențele de ceas mai mici, menținând sau îmbunătățind performanța. De exemplu, adăugarea de acceleratoare la un sistem încorporat a redus ciclurile de execuție de aproape 90 de ori și a redus consumul de energie semnificativ, uneori la mai puțin de o cincime din puterea CPU-ane, permițând frecvențe de funcționare mai mici și calcul mai eficient [5].
** 3. Descărcarea volumului de lucru al procesorului și permiterea aplicațiilor mai complexe
Prin gestionarea sarcinilor specializate, cum ar fi procesarea criptografică, multiplicarea matricei sau inferența de învățare automată, acceleratoarele eliberează procesorul pentru a se concentra pe alte funcții ale sistemului. Această descărcare nu numai că crește randamentul general, dar permite și integrarea caracteristicilor mai avansate și a aplicațiilor complexe, fără a supraîncărca procesorul principal [8].
** 4. Flexibilitate și adaptabilitate în proiectarea sistemului
Unele acceleratoare, precum FPGA, oferă atât energie de calcul ridicată, cât și eficiență energetică, ceea ce le face potrivite pentru sarcini de accelerare flexibile la marginea rețelelor. Desfășurarea acceleratorilor permite sistemelor să fie adaptate pentru sarcini de lucru specifice, echilibrarea performanței, puterea și constrângerile de costuri în mod eficient [4] [5].
** 5. Provocări și gestionarea nivelului sistemului
Eterogenitatea introdusă de acceleratoare necesită asistență atentă a sistemului și a sistemului de operare pentru a aloca resurse în mod eficient și a programa sarcinile. Gestionarea adecvată asigură utilizarea acceleratorilor în mod optim, maximizând beneficiile lor de performanță, menținând în același timp stabilitatea sistemului și eficiența energiei [7].
** 6. Reducerea mișcării datelor și a cheltuielilor de comunicare
În acceleratoarele concepute pentru sarcini precum înmulțirea matricei, reutilizarea datelor pe cip și tamponarea eficientă reduc nevoia transferurilor de date frecvente între elementele de memorie și procesare, minimizând blocajele de lățime de bandă și costurile de energie asociate cu mișcarea datelor [10].
În rezumat, implementarea acceleratorilor îmbunătățește puterea de calcul a sistemului, permițând o execuție mai rapidă și mai eficientă din punct de vedere energetic a sarcinilor specializate, eliberând resursele CPU și permițând sarcini de muncă mai complexe și solicitante. Acest lucru duce la câștiguri semnificative de performanță și economii de putere, mai ales importante în medii de calcul încorporate, de margine și de înaltă performanță [4] [5] [7] [8] [10].
Citări:
[1] https://www.ultraralytics.com/blog/understanding-the-impact-of-compute-bower-on-ai-innovations
[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-slowwown-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/