Развертывание аппаратных акселераторов значительно улучшает вычислительную мощность системы, разгружая конкретные, вычислительно интенсивные задачи от ЦП в общем назначении на специализированные аппаратные единицы, предназначенные для этих задач. Это приводит к нескольким ключевым влиянию на производительность и эффективность системы:
** 1. Повышение производительности за счет параллелизма и специализации
Ускорители спроектированы для выполнения определенных операций намного быстрее, чем процессоры, используя параллелизм и специализированные схемы. Например, аппаратные криптографические ускорители могут одновременно обрабатывать многие криптографические операции, выполняя задачи гораздо быстрее, чем процессор, который обрабатывает их последовательно. Эта специализация позволяет акселераторам обеспечивать драматическое ускорение для своих целевых рабочих нагрузок, часто повышая производительность на порядок по сравнению с выполнением только CPU [8] [5] [7].
** 2. Повышенная энергоэффективность
Вопреки традиционному убеждению в том, что добавление аппаратного обеспечения увеличивает энергопотребление, тщательно разработанные ускорители могут снизить общую мощность системы. Это связано с тем, что ускорители могут выполнять операции более эффективно, требуя меньшего количества тактовых циклов и позволяя системе работать на более низких тактовых частотах при сохранении или повышении производительности. Например, добавление ускорителей в встроенную систему значительно сократило циклы выполнения почти в 90 раз и сокращать энергопотребление, иногда до менее одной пятой мощности, а также, позволяя более низким рабочим частотам и более эффективным вычислениям [5].
** 3. Разгрузка рабочей нагрузки процессора и включение более сложных приложений
Обращаясь к специализированным задачам, таким как криптографическая обработка, умножение матрицы или вывод машинного обучения, ускорители освобождают процессор, чтобы сосредоточиться на других системных функциях. Эта разгрузка не только повышает общую пропускную способность, но и позволяет интеграции более продвинутых функций и сложных приложений, не перегружая основной процессор [8].
** 4. Гибкость и адаптивность в дизайне системы
Некоторые ускорители, такие как FPGA, предлагают как высокую вычислительную мощность, так и энергоэффективность, что делает их подходящими для гибких задач ускорения на краю сетей. Развертывание акселераторов позволяет адаптировать системы для конкретных рабочих нагрузок, эффективного сбалансирования производительности, мощности и ограничений затрат [4] [5].
** 5. Проблемы и управление системным уровнем
Гетерогенность, введенная акселераторами, требует тщательной системы и поддержки операционной системы для эффективного распределения ресурсов и запланированных задач. Правильное управление гарантирует, что ускорители используются оптимально, максимизируя их преимущества производительности при сохранении стабильности системы и эффективности питания [7].
** 6. Сокращение перемещения данных и накладных расходов на общение
В акселераторах, разработанных для таких задач, как умножение матрицы, повторное использование данных на чипе и эффективное буферизацию снижают необходимость частых передач данных между памятью и элементами обработки, минимизируют узкие места полосы пропускания и затраты на энергию, связанные с движением данных [10].
Таким образом, развертывание акселераторов увеличивает вычислительную мощность системы, обеспечивая более быстрое, более энергоэффективное выполнение специализированных задач, освобождая ресурсы ЦП и обеспечивая более сложные и требовательные рабочие нагрузки. Это приводит к значительному повышению производительности и экономии мощности, особенно важно в встроенных, краевых и высокопроизводительных вычислительных средах [4] [5] [7] [8] [10].
Цитаты:
[1] https://www.ultralytics.com/blog/understanding-the-impact-of-comant-power-on-manovations
[2] https://premioinc.com/blogs/blog/performance-ccelerators-in-the-context-of-computing-hardware
[3] http://www.dre.vanderbilt.edu/~gokhale/www/papers/hotedge20_hwaccelreco.pdf
[4] https://www.sciendirect.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-ccelerators-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/