Riistvarakiirendite juurutamine suurendab märkimisväärselt süsteemi arvutuslikku võimsust, laadides välja konkreetsed, arvutuslikult intensiivsed ülesanded üldotstarbelistest protsessoritest kuni spetsiaalsete riistvaraüksusteni, mis on mõeldud nende ülesannete jaoks. See toob kaasa mitme peamise mõju süsteemi jõudlusele ja tõhususele:
** 1. Suurenenud jõudlus paralleelsuse ja spetsialiseerumise kaudu
Kiirendid on konstrueeritud konkreetsete toimingute teostamiseks palju kiiremini kui protsessorid, kasutades paralleelsust ja spetsialiseerunud vooluringid. Näiteks saavad riistvara krüptograafilised kiirendid töödelda paljusid krüptograafilisi toiminguid samaaegselt, täites ülesandeid palju kiiremini kui CPU, mis neid järjestikku haldab. See spetsialiseerumine võimaldab kiirendajatel pakkuda oma sihtkoormuse jaoks dramaatilisi kiirendusi, parandades sageli jõudlust suurusjärgu võrreldes võrreldes ainult CPU-ga täitmisega [8] [5] [7].
** 2. Täiustatud energiatõhusus
Vastupidiselt traditsioonilisele veendumusele, et riistvara lisamine suurendab energiatarbimist, võivad hoolikalt kavandatud kiirendid vähendada süsteemi üldist võimsust. Selle põhjuseks on asjaolu, et kiirendid saavad toiminguid tõhusamalt läbi viia, nõudes vähem kellatsüklit ja võimaldades süsteemil töötada madalamatel kellasagedustel, säilitades või parandades jõudlust. Näiteks manustatud süsteemile vähendatud kiirendustsüklite lisamine peaaegu 90-kordselt ja vähendage märkimisväärselt energiatarbimist, mõnikord vähem kui viiendikuni CPU-ainult võimsusest, võimaldades madalamaid töösagedusi ja tõhusamat arvutust [5].
** 3. CPU töökoormuse mahalaadimine ja keerukamate rakenduste võimaldamine
Käsitledes spetsiaalseid ülesandeid nagu krüptograafiline töötlemine, maatriksi korrutamine või masinõppe järeldused, vabastavad kiirendid protsessori, et keskenduda muudele süsteemifunktsioonidele. See mahalaadimine mitte ainult ei suurenda üldist läbilaskevõimet, vaid võimaldab ka keerukamate funktsioonide ja keerukamate rakenduste integreerimist, ilma et peaprotsessorit üle koormatata [8].
** 4. Paindlikkus ja kohanemisvõime süsteemi kujundamisel
Mõned kiirendid, näiteks FPGA -d, pakuvad nii suurt arvutuslikku energiat kui ka energiatõhusust, muutes need sobivaks paindlikeks kiirendusülesanneteks võrkude servas. Kiirendite juurutamine võimaldab süsteeme kohandada konkreetsete töökoormuste, toimimise, energia ja kulupiirangute tasakaalustamiseks [4] [5].
** 5. Väljakutsed ja süsteemitaseme haldamine
Kiirendite poolt kasutusele võetud heterogeensus nõuab ressursside tõhusaks eraldamiseks ja ülesannete kavandamiseks hoolikat süsteemi ja opsüsteemi tuge. Nõuetekohane juhtimine tagab kiirendite optimaalselt kasutamise, maksimeerides nende jõudlushüvitisi, säilitades samal ajal süsteemi stabiilsuse ja energiatõhususe [7].
** 6. Andmete liikumise ja kommunikatsiooni üldkulude vähendamine
Selliste ülesannete jaoks mõeldud kiirendites nagu maatriksi korrutamine, kiibide andmete taaskasutamine ja tõhus puhverdamine vähendavad sagedase andmete edastamise vajadust mälu ja töötlemise elementide vahel, minimeerides ribalaiuse kitsaskohti ja andmete liikumisega seotud energiakulusid [10].
Kokkuvõtlikult täiustab kiirendite juurutamine süsteemi arvutuslikku võimsust, võimaldades kiiremini, spetsiaalsete ülesannete energiatõhusamat täitmist, CPU ressursse vabastades ning võimaldades keerukamat ja nõudlikumat töökoormust. Selle tulemuseks on märkimisväärne jõudlus ja võimsuse kokkuhoid, eriti oluline manustatud, serva- ja suure jõudlusega arvutuskeskkondades [4] [5] [7] [8] [10].
Tsitaadid:
]
]
[3] http://www.dre.vanderbilt.edu/~gokhale/www/papers/hotedge20_hwaccelco.pdf
]
]
[6] https://www.usenix.org/system/files/osdi24-ma-jiacheng.pdf
[7] https://scail.cs.wisc.edu/papers/hotpar12_rinnegan.pdf
]
]
[10] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc11767631/