Việc triển khai các bộ tăng tốc phần cứng giúp tăng cường đáng kể sức mạnh tính toán của một hệ thống bằng cách giảm tải các tác vụ cụ thể, chuyên sâu về mặt tính toán từ CPU đa năng đến các đơn vị phần cứng chuyên dụng được thiết kế cho các nhiệm vụ đó. Điều này dẫn đến một số hiệu ứng chính về hiệu suất và hiệu quả của hệ thống:
** 1. Tăng hiệu suất thông qua song song và chuyên môn hóa
Máy gia tốc được thiết kế để thực hiện các hoạt động cụ thể nhanh hơn nhiều so với CPU bằng cách khai thác song song và các mạch chuyên dụng. Ví dụ, máy gia tốc mã hóa phần cứng có thể xử lý đồng thời nhiều hoạt động mật mã, hoàn thành các tác vụ nhanh hơn nhiều so với CPU xử lý chúng theo tuần tự. Chuyên môn hóa này cho phép các máy gia tốc cung cấp tốc độ tăng tốc đáng kể cho khối lượng công việc mục tiêu của họ, thường cải thiện hiệu suất theo các đơn đặt hàng có độ lớn so với thực thi chỉ CPU [8] [5] [7].
** 2. Cải thiện hiệu quả năng lượng
Trái với niềm tin truyền thống rằng việc thêm phần cứng làm tăng mức tiêu thụ điện năng, các máy gia tốc được thiết kế cẩn thận có thể làm giảm sức mạnh hệ thống tổng thể. Điều này là do các máy gia tốc có thể thực hiện các hoạt động hiệu quả hơn, yêu cầu ít chu kỳ đồng hồ hơn và cho phép hệ thống chạy ở tần số đồng hồ thấp hơn trong khi duy trì hoặc cải thiện hiệu suất. Chẳng hạn, việc thêm máy gia tốc vào một hệ thống nhúng đã giảm các chu kỳ thực thi gần 90 lần và cắt tiêu thụ năng lượng đáng kể, đôi khi xuống dưới một phần năm công suất đơn lẻ CPU, bằng cách cho phép tần số vận hành thấp hơn và tính toán hiệu quả hơn [5].
** 3. Tải xuống khối lượng công việc CPU và cho phép các ứng dụng phức tạp hơn
Bằng cách xử lý các tác vụ chuyên dụng như xử lý mật mã, nhân ma trận hoặc suy luận học máy, máy gia tốc giải phóng CPU để tập trung vào các chức năng hệ thống khác. Việc giảm tải này không chỉ tăng thông lượng tổng thể mà còn cho phép tích hợp các tính năng nâng cao hơn và các ứng dụng phức tạp mà không làm quá tải bộ xử lý chính [8].
** 4. Tính linh hoạt và khả năng thích ứng trong thiết kế hệ thống
Một số máy gia tốc, như FPGA, cung cấp cả sức mạnh tính toán cao và hiệu quả năng lượng, làm cho chúng phù hợp cho các nhiệm vụ gia tốc linh hoạt ở rìa mạng. Triển khai máy gia tốc cho phép các hệ thống được điều chỉnh cho khối lượng công việc cụ thể, cân bằng hiệu suất, công suất và các ràng buộc chi phí một cách hiệu quả [4] [5].
** 5. Những thách thức và quản lý cấp hệ thống
Sự không đồng nhất được giới thiệu bởi các máy gia tốc đòi hỏi hỗ trợ hệ điều hành và hệ điều hành cẩn thận để phân bổ các tài nguyên một cách hiệu quả và lên lịch các nhiệm vụ. Quản lý phù hợp đảm bảo rằng các máy gia tốc được sử dụng tối ưu, tối đa hóa lợi ích hiệu suất của chúng trong khi duy trì sự ổn định của hệ thống và hiệu quả công suất [7].
** 6. Giảm chuyển động dữ liệu và chi phí giao tiếp
Trong các bộ tăng tốc được thiết kế cho các tác vụ như phép nhân ma trận, tái sử dụng dữ liệu trên chip và bộ đệm hiệu quả làm giảm nhu cầu chuyển dữ liệu thường xuyên giữa bộ nhớ và các yếu tố xử lý, giảm thiểu tắc nghẽn băng thông và chi phí năng lượng liên quan đến chuyển động dữ liệu [10].
Tóm lại, việc triển khai máy gia tốc giúp tăng cường sức mạnh tính toán của hệ thống bằng cách cho phép thực hiện nhanh hơn, hiệu quả năng lượng hơn các tác vụ chuyên dụng, giải phóng tài nguyên CPU và cho phép khối lượng công việc phức tạp và đòi hỏi phức tạp hơn. Điều này dẫn đến việc tăng hiệu suất và tiết kiệm năng lượng đáng kể, đặc biệt quan trọng trong môi trường điện toán nhúng, cạnh và hiệu suất cao [4] [5] [7] [8] [10].
Trích dẫn:
[1] https://www.ultralytics.com/blog/understanding-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.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
.
[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/