Aparatūras paātrinātāju izvietošana ievērojami palielina sistēmas aprēķina jaudu, izkraut specifiskus, skaitļošanas ziņā intensīvus uzdevumus no vispārējas nozīmes CPU līdz specializētām aparatūras vienībām, kas paredzētas šiem uzdevumiem. Tas rada vairākas galvenās ietekmes uz sistēmas veiktspēju un efektivitāti:
** 1. Palielināta veiktspēja, izmantojot paralēlismu un specializāciju
Akseleratori ir izstrādāti, lai veiktu noteiktas darbības daudz ātrāk nekā CPU, izmantojot paralēlismu un specializētas shēmas. Piemēram, aparatūras kriptogrāfijas paātrinātāji vienlaikus var apstrādāt daudzas kriptogrāfijas operācijas, veicot uzdevumus daudz ātrāk nekā CPU, kas tos apstrādā secīgi. Šī specializācija ļauj akseleratoriem piegādāt dramatiskus paātrinājumus mērķa darba slodzei, bieži uzlabojot veiktspēju pēc lieluma, salīdzinot ar izpilde tikai CPU [8] [5] [7].
** 2. Uzlabota energoefektivitāte
Pretēji tradicionālajai pārliecībai, ka aparatūras pievienošana palielina enerģijas patēriņu, rūpīgi izstrādāti paātrinātāji var samazināt kopējo sistēmas jaudu. Tas notiek tāpēc, ka akseleratori var veikt darbību efektīvāk, prasot mazāk pulksteņa ciklu un ļaujot sistēmai darboties zemākā pulksteņa frekvencēs, saglabājot vai uzlabojot veiktspēju. Piemēram, akseleratoru pievienošana iegultai sistēmai samazināja izpildes ciklus gandrīz 90 reizes un ievērojami samazināt enerģijas patēriņu, dažreiz līdz mazākai piektdaļai no CPU-alone jaudas, dodot iespēju zemākas darbības frekvences un efektīvāk aprēķināt [5].
** 3. CPU darba slodzes un sarežģītāku lietojumprogrammu iespējošana
Veicot specializētus uzdevumus, piemēram, kriptogrāfijas apstrādi, matricas reizināšanu vai mašīnu apguves secinājumus, paātrinātāji atbrīvo CPU, lai koncentrētos uz citām sistēmas funkcijām. Šis izkraušana ne tikai palielina kopējo caurlaidspēju, bet arī ļauj integrēt modernākas funkcijas un sarežģītas lietojumprogrammas, nepārslogojot galveno procesoru [8].
** 4. Elastība un pielāgošanās sistēmas projektēšanā
Daži paātrinātāji, piemēram, FPGA, piedāvā gan lielu skaitļošanas jaudu, gan energoefektivitāti, padarot tos piemērotus elastīgiem paātrinājuma uzdevumiem tīklu malā. Paātrinātāju izvietošana ļauj sistēmām pielāgot īpašām darba slodzēm, efektīvi līdzsvarot veiktspēju, jaudu un izmaksu ierobežojumus [4] [5].
** 5. Izaicinājumi un sistēmas līmeņa vadība
Akseleratoru ieviestajai neviendabīgumam ir nepieciešams rūpīgs sistēmas un operētājsistēmas atbalsts, lai efektīvi piešķirtu resursus un plānotu uzdevumus. Pareiza vadība nodrošina, ka paātrinātāji tiek izmantoti optimāli, maksimāli palielinot to veiktspējas ieguvumus, saglabājot sistēmas stabilitāti un enerģijas efektivitāti [7].
** 6. Datu kustības un komunikācijas pieskaitāmās izmaksas
Akseleratoros, kas paredzēti tādiem uzdevumiem kā matricas reizināšana, mikroshēmas datu atkārtota izmantošana un efektīva buferēšana samazina nepieciešamību pēc biežas datu pārsūtīšanas starp atmiņu un apstrādes elementiem, samazinot joslas platuma sastrēgumu un enerģijas izmaksas, kas saistītas ar datu kustību [10].
Rezumējot, akseleratoru izvietošana uzlabo sistēmas aprēķina jaudu, ļaujot ātrāk, efektīvāk izpildīt specializētus uzdevumus, atbrīvot CPU resursus un ļaujot veikt sarežģītāku un prasīgāku darba slodzi. Tas rada ievērojamu veiktspējas pieaugumu un jaudas ietaupījumus, īpaši svarīgi iegultās, malas un augstas veiktspējas skaitļošanas vidē [4] [5] [7] [8] [10].
Atsauces:
[1] https://www.ultralytics.com/blog/runstanding-the-impact-of-compute-power-on-ai-innovations
[2] https://premioinc.com/blogs/blog/performance-accelerators-in-the-tontext-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-ding-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/