A hardvergyorsítók telepítése jelentősen javítja a rendszer számítási teljesítményét azáltal, hogy specifikus, számítástechnikai szempontból intenzív feladatokat rakja az általános célú CPU-tól az e feladatokhoz tervezett speciális hardver egységekig. Ez számos kulcsfontosságú hatást eredményez a rendszer teljesítményére és hatékonyságára:
** 1. Fokozott teljesítmény a párhuzamosság és a specializáció révén
A gyorsítókat úgy tervezték, hogy a párhuzamosság és a speciális áramkörök kiaknázásával sokkal gyorsabban hajtják végre a CPU -kat, mint a CPU -k. Például a hardver kriptográfiai gyorsítók egyidejűleg számos kriptográfiai műveletet tudnak feldolgozni, sokkal gyorsabban teljesítve a feladatokat, mint egy CPU, amely egymást követő módon kezeli őket. Ez a specializáció lehetővé teszi a gyorsítók számára, hogy drámai gyorsulást biztosítsanak a célterheléshez, ami gyakran javítja a teljesítményt nagyságrenddel, csak a CPU-hoz képest végrehajtáshoz képest [8] [5] [7].
** 2. Javított energiahatékonyság
A tradicionális meggyőződéssel ellentétben, hogy a hardver hozzáadása növeli az energiafogyasztást, a gondosan megtervezett gyorsítók csökkenthetik a rendszer teljes energiáját. Ennek oka az, hogy a gyorsítók hatékonyabban hajthatják végre a műveleteket, kevesebb óraciklust igényelve, és lehetővé téve a rendszer számára, hogy alacsonyabb órás frekvenciákon futhasson, miközben fenntartja vagy javítja a teljesítményt. Például, ha a gyorsítók hozzáadása a beágyazott rendszerhez közel 90-szeres csökkentette a végrehajtási ciklusokat, és jelentősen csökkentette az energiafogyasztást, néha a CPU-magának kevesebb mint egyötödére, az alacsonyabb működési frekvenciák és a hatékonyabb számítás lehetővé tételével [5].
** 3. A CPU munkaterhelésének kihelyezése és a bonyolultabb alkalmazások engedélyezése
A speciális feladatok, például a kriptográfiai feldolgozás, a mátrix szorzás vagy a gépi tanulási következtetések kezelésével a gyorsítók felszabadítják a CPU -t, hogy más rendszerfunkciókra összpontosítsanak. Ez a kirakodás nemcsak növeli az átmeneti teljesítményt, hanem lehetővé teszi a fejlettebb szolgáltatások és az összetett alkalmazások integrációját anélkül, hogy a fő processzor túlterhelné [8].
** 4. Rugalmasság és alkalmazkodóképesség a rendszertervezésben
Egyes gyorsítók, például az FPGA -k, nagy számítási teljesítményt és energiahatékonyságot kínálnak, így alkalmassá teszik őket a hálózatok szélén lévő rugalmas gyorsulási feladatokhoz. A gyorsítók telepítése lehetővé teszi a rendszerek testreszabását az egyes munkaterhelésekhez, a teljesítmény, az energia és a költségkorlátozások kiegyensúlyozásához [4] [5].
** 5. Kihívások és rendszerszintű menedzsment
A gyorsítók által bevezetett heterogenitás gondos rendszer- és operációs rendszer -támogatást igényel az erőforrások hatékony elosztása és a feladatok ütemezéséhez. A megfelelő menedzsment biztosítja, hogy a gyorsítókat optimálisan használják, maximalizálva teljesítményük előnyeit, miközben fenntartják a rendszer stabilitását és energiateljesítményét [7].
** 6. Az adatmozgás és a kommunikációs általános költségek csökkentése
Az olyan feladatokhoz tervezett gyorsítókban, mint a mátrix szorzás, a chip-adatok újrafelhasználása és a hatékony pufferálás csökkenti a memória és a feldolgozási elemek közötti gyakori adatátvitel szükségességét, minimalizálva a sávszélességű szűk keresztmetszeteket és az adatmozgáshoz kapcsolódó energiaköltségeket [10].
Összefoglalva: a gyorsítók telepítése javítja a rendszer számítási teljesítményét azáltal, hogy lehetővé teszi a speciális feladatok gyorsabb, energiahatékonyabb végrehajtását, a CPU erőforrásainak felszabadítását, és lehetővé teszi a bonyolultabb és igényesebb munkaterhelést. Ez jelentős teljesítménynövekedést és energiamegtakarítást eredményez, különösen a beágyazott, él- és nagy teljesítményű számítástechnikai környezetben [4] [5] [7] [8] [10].
Idézetek:
[1] https://www.ultalytics.com/blog/understing-the-imact-of-compute-power-on-ai-innovations
[2] https://premioinc.com/blogs/blog/performance-ackelerators-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
[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_heterogene_processing.pdf
[10] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc11767631/