Distributionen av hårdvaruacceleratorer förbättrar avsevärt beräkningskraften för ett system genom att lossna specifika, beräkningsintensiva uppgifter från allmänna CPU till specialiserade hårdvaruenheter utformade för dessa uppgifter. Detta leder till flera viktiga effekter på systemprestanda och effektivitet:
** 1. Ökad prestanda genom parallellism och specialisering
Acceleratorer är konstruerade för att utföra särskilda operationer mycket snabbare än CPU: er genom att utnyttja parallellism och specialiserade kretsar. Till exempel kan kryptografiska acceleratorer för hårdvara bearbeta många kryptografiska operationer samtidigt och genomföra uppgifter mycket snabbare än en CPU som hanterar dem i följd. Denna specialisering gör det möjligt för acceleratorer att leverera dramatiska speedups för sina målarbetsbelastningar, vilket ofta förbättrar prestanda genom storleksordningar jämfört med CPU-endast exekvering [8] [5] [7].
** 2. Förbättrad energieffektivitet
I motsats till den traditionella tron att att lägga till hårdvara ökar kraftförbrukningen, kan noggrant utformade acceleratorer minska den totala systemkraften. Detta beror på att acceleratorer kan utföra operationer mer effektivt, vilket kräver färre klockcykler och gör att systemet kan köras vid lägre klockfrekvenser samtidigt som man bibehåller eller förbättrar prestandan. Till exempel, tillägg av acceleratorer till ett inbäddat system minskade exekveringscyklerna nästan 90 gånger och minskade kraftförbrukningen avsevärt, ibland till mindre än en femtedel av den CPU-ensamma kraften, genom att möjliggöra lägre driftsfrekvenser och effektivare beräkning [5].
** 3. Avlasta CPU -arbetsbelastning och möjliggöra mer komplexa applikationer
Genom att hantera specialiserade uppgifter som kryptografisk bearbetning, matrismultiplikation eller maskininlärningsinferens frigör acceleratorerna CPU för att fokusera på andra systemfunktioner. Denna avlastning ökar inte bara övergripande genomströmning utan möjliggör också integration av mer avancerade funktioner och komplexa applikationer utan att överbelasta huvudprocessorn [8].
** 4. Flexibilitet och anpassningsförmåga i systemdesign
Vissa acceleratorer, som FPGA, erbjuder både hög beräkningskraft och energieffektivitet, vilket gör dem lämpliga för flexibla accelerationsuppgifter i utkanten av nätverk. Distribuering av acceleratorer gör att system kan skräddarsys för specifika arbetsbelastningar, balansering av prestanda, kraft och kostnadsbegränsningar effektivt [4] [5].
** 5. Utmaningar och systemnivåhantering
Den heterogenitet som introducerats av acceleratorer kräver noggrant system- och operativsystemstöd för att fördela resurser effektivt och schemalägga uppgifter. Korrekt hantering säkerställer att acceleratorer används optimalt, vilket maximerar sina prestandafördelar samtidigt som systemets stabilitet och effekteffektivitet bibehålls [7].
** 6. Minskning av datarörelse och kommunikationsomkopplar
I acceleratorer designade för uppgifter som matrismultiplikation, minskar data på chip och effektiv buffring minskar behovet av ofta dataöverföringar mellan minne och bearbetningselement, minimering av bandbreddflaskhalsar och energikostnader förknippade med datarörelse [10].
Sammanfattningsvis förbättrar acceleratorerna ett systems beräkningskraft genom att möjliggöra snabbare, mer energieffektivt genomförande av specialiserade uppgifter, frigöra CPU-resurser och möjliggöra mer komplexa och krävande arbetsbelastningar. Detta resulterar i betydande prestationsvinster och kraftbesparingar, särskilt viktiga i inbäddade, kant- och högpresterande datormiljöer [4] [5] [7] [8] [10].
Citeringar:
[1] https://www.ultralytics.com/blog/understanding-the-pact-of-compute-power-on-ai-novations
[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-ceduce-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-lowing down/
]
[10] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc11767631/