Aparatūros greitintuvų diegimas žymiai padidina sistemos skaičiavimo galią, perkeldamas konkrečias, skaičiavimo intensyvias užduotis iš bendrosios paskirties procesoriaus iki specializuotų aparatūros vienetų, skirtų šioms užduotims. Tai lemia keletą pagrindinių poveikių sistemos veikimui ir efektyvumui:
** 1. Padidėjęs našumas per paralelizmą ir specializaciją
Greitintuvai yra sukurti tam, kad tam tikros operacijos būtų vykdomos daug greičiau nei CPU, išnaudojant paralelizmą ir specializuotas grandines. Pvz., Aparatūros kriptografiniai greitintuvai vienu metu gali apdoroti daugybę kriptografinių operacijų, atlikdami užduotis kur kas greičiau nei CPU, kuris jas tvarko nuosekliai. Ši specializacija leidžia greitintuvams suteikti dramatišką greitį savo tiksliniams darbo krūviams, dažnai pagerinant našumą pagal dydį, palyginti su tik CPU vykdymu [8] [5] [7].
** 2. Patobulintas energijos vartojimo efektyvumas
Priešingai tradiciniam įsitikinimui, kad pridedant aparatinę įrangą padidėja energijos suvartojimas, kruopščiai suprojektuoti greitintuvai gali sumažinti bendrą sistemos galią. Taip yra todėl, kad akceleratoriai gali efektyviau atlikti operacijas, reikalaudami mažiau laikrodžio ciklų ir leisti sistemai veikti apatinio laikrodžio dažniuose, išlaikant ar gerinant našumą. Pavyzdžiui, pridedant greitintuvus į įterptąją sistemą, sumažėja vykdymo ciklai beveik 90 kartų ir žymiai sumažina energijos suvartojimą, kartais iki mažiau nei penktadalio CPU galios, įgalinant mažesnius eksploatavimo dažnius ir efektyvesnį skaičiavimą [5].
** 3. Įkelti procesoriaus darbo krūvį ir įgalinti sudėtingesnes programas
Tvarkydami specializuotas užduotis, tokias kaip kriptografinis apdorojimas, matricos dauginimasis ar mašininio mokymosi išvados, greitintuvai atlaisvina CPU, kad sutelktų dėmesį į kitas sistemos funkcijas. Šis iškrovimas ne tik padidina bendrą pralaidumą, bet ir leidžia integruoti sudėtingesnes funkcijas ir sudėtingas programas, neperkraunant pagrindinio procesoriaus [8].
** 4. Sistemos projektavimo lankstumas ir pritaikomumas
Kai kurie akceleratoriai, pavyzdžiui, FPGA, siūlo ir didelę skaičiavimo galią, ir energijos efektyvumą, todėl jie yra tinkami lanksčioms pagreičio užduotims tinklų pakraštyje. Akeleratorių diegimas leidžia sistemas pritaikyti konkrečioms darbo krūviams, efektyviai subalansuoti našumą, galią ir išlaidų apribojimus [4] [5].
** 5. Iššūkiai ir sistemos lygio valdymas
Norint efektyviai paskirstyti išteklius ir suplanuoti užduotis, reikia kruopščios sistemos ir operacinės sistemos palaikymo heterogeniškumui ir suplanuoti. Tinkamas valdymas užtikrina, kad akceleratoriai būtų naudojami optimaliai, maksimaliai padidindami jų našumo naudą, išlaikant sistemos stabilumą ir energijos efektyvumą [7].
** 6. Duomenų judėjimo ir komunikacijos pridėtinių išlaidų sumažinimas
Vykdydami greitintuvus, skirtus tokioms užduotims kaip „Matrix“ dauginimasis, lusto duomenų pakartotinis naudojimas ir efektyvus buferis, sumažina poreikį dažnai perduoti duomenis tarp atminties ir apdorojimo elementų, sumažindami pralaidumo liemenes ir su duomenų judėjimu susijusias energijos sąnaudas [10].
Apibendrinant galima pasakyti, kad akceleratorių diegimas sustiprina sistemos skaičiavimo galią, įgalinant greičiau, efektyviau efektyviai atlikti specializuotas užduotis, išlaisvinti CPU išteklius ir leisti sudėtingesnius ir reikalaujančius darbo krūvius. Tai lemia reikšmingą našumo padidėjimą ir galios taupymą, ypač svarbų įterptame, krašto ir aukštos kokybės skaičiavimo aplinkose [4] [5] [7] [8] [10].
Citatos:
[1] https://www.ultralytics.com/blog/undericle-the-impact-of-compute-power-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.sciDedirect.com/science/article/abs/pii/s006524582300075x
[5] https://cdrdv2-public.intel.com/650470/wp-011112-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-lowing-down/
[9] https://publications.ics.forth.gr/tech-reports/2018/2018.tr473_accelerator_depallment_models_heterogeneous_processing.pdf
[10] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc11767631/