Розгортання апаратних прискорювачів значно підвищує обчислювальну потужність системи, вивантажуючи конкретні, обчислювально інтенсивні завдання від процесора загального призначення до спеціалізованих апаратних одиниць, розроблених для цих завдань. Це призводить до декількох ключових ефектів на продуктивність та ефективність системи:
** 1. Підвищення продуктивності за допомогою паралелізму та спеціалізації
Акселератори розроблені для виконання певних операцій набагато швидше, ніж процесори, використовуючи паралелізм та спеціалізовані схеми. Наприклад, апаратні криптографічні прискорювачі можуть обробляти багато криптографічних операцій одночасно, виконуючи завдання набагато швидше, ніж процесор, який обробляє їх послідовно. Ця спеціалізація дозволяє прискорювачам забезпечити драматичні прискорення для їх цільових навантажень, часто покращуючи продуктивність за порядками порівняно з виконанням лише процесора [8] [5] [7].
** 2. Поліпшення енергоефективності
На відміну від традиційної віри, що додавання обладнання збільшує споживання електроенергії, ретельно розроблені прискорювачі можуть зменшити загальну потужність системи. Це пояснюється тим, що прискорювачі можуть ефективніше виконувати операції, вимагаючи меншої кількості годинних циклів і дозволяючи системі працювати на нижчих частотах годинника, зберігаючи або покращуючи продуктивність. Наприклад, додавання прискорювачів до вбудованої системи зменшило цикли виконання майже в 90 разів і значно скорочують споживання електроенергії, іноді до меншої п’ятої частини сили, що займаються процесором, забезпечуючи менші робочі частоти та більш ефективні обчислення [5].
** 3. Вивантаження робочого навантаження процесора та забезпечення більш складних додатків
Обробляючи спеціалізовані завдання, такі як криптографічна обробка, множення матриці або висновок машинного навчання, прискорювачі звільняють процесор, щоб зосередитись на інших системних функціях. Це вивантаження не тільки підвищує загальну пропускну здатність, але й дозволяє інтегрувати більш досконалі функції та складні програми, не переповнюючи основний процесор [8].
** 4. Гнучкість та пристосованість в дизайні системи
Деякі прискорювачі, як FPGA, пропонують як високу обчислювальну потужність, так і енергоефективність, що робить їх придатними для гнучких завдань прискорення на краю мереж. Розгортання прискорювачів дозволяє системам підібрати для конкретних навантажень, ефективності врівноваження продуктивності, потужності та витрат [4] [5].
** 5. Проблеми та управління на рівні системи
Неоднорідність, запроваджена прискорювачами, вимагає ретельної підтримки системи та операційної системи для ефективного розподілу ресурсів та планування завдань. Правильне управління гарантує, що прискорювачі використовуються оптимально, максимізуючи свої переваги, зберігаючи стабільність системи та ефективність енергії [7].
** 6. Зниження руху даних та накладних витрат
У прискорювачах, розроблених для таких завдань, таких як множення матриці, повторне використання даних на мікросхемі та ефективне буферизацію зменшують потребу в частих передачі даних між пам'яттю та обробкою елементів, мінімізуючи вузькі місця пропускної здатності та витрати на енергію, пов'язані з рухом даних [10].
Підсумовуючи це, розгортання прискорювачів покращує обчислювальну потужність системи, дозволяючи швидше, енергоефективніше виконання спеціалізованих завдань, звільнення ресурсів процесора та дозволяє отримати більш складні та вимогливі навантаження. Це призводить до значних підвищення продуктивності та економії електроенергії, особливо важливих для вбудованих, крайових та високоефективних обчислювальних середовищ [4] [5] [7] [8] [10].
Цитати:
[1] https://www.ultralytics.com/blog/erstanding-the-impact-of-compute-power-on-ai-Innovations
[2] https://premioinc.com/blogs/blog/performance-accelerators-in--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.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-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/