硬件加速器的部署通过从通用CPU到专门为这些任务设计的专用硬件单元的特定计算密集的任务来显着增强了系统的计算能力。这导致对系统性能和效率的几个关键影响：
** 1。通过并行性和专业化提高性能
通过利用并行性和专业电路，加速器的执行速度比CPU更快地执行特定操作。例如，硬件加密加速器可以同时处理许多加密操作，比顺序处理它们的CPU更快地完成任务。这种专业化使加速器可以为目标工作负载提供戏剧性的加速，与仅CPU的执行相比，通常通过数量级来提高性能[8] [5] [7]。
** 2。提高能源效率
与传统的信念相反，添加硬件可以增加功耗，精心设计的加速器可以降低整体系统功率。这是因为加速器可以更有效地执行操作，需要更少的时钟周期，并允许系统以较低的时钟频率运行，同时保持或提高性能。例如，将加速器添加到嵌入式系统中降低了执行周期近90倍，并显着削减了功耗，有时通过较低的工作频率和更有效的计算来显着降低到少于CPU-ONONE功率的五分之一[5]。
** 3。卸载CPU工作负载并启用更复杂的应用程序
通过处理专门的任务，例如加密处理，矩阵乘法或机器学习推断，加速器可以释放CPU以专注于其他系统功能。这种卸载不仅可以提高整体吞吐量，而且还可以集成更高级的功能和复杂的应用程序，而无需超越主处理器[8]。
** 4。系统设计的灵活性和适应性
一些加速器(例如FPGA)提供了高计算能力和能源效率，使其适合在网络边缘的灵活加速任务。部署加速器允许系统为特定的工作负载，平衡性能，功率和成本限制有效量身定制系统[4] [5]。
** 5。挑战和系统级管理
加速器引入的异质性需要仔细的系统和操作系统支持，以有效地分配资源并安排任务。正确的管理确保加速器可最佳利用，从而最大程度地提高其性能优势，同时保持系统稳定性和功率效率[7]。
** 6。减少数据移动和通信开销
在为矩阵乘法等任务设计的加速器中，芯片数据再利用和有效的缓冲减少了对内存和处理元件之间频繁数据传输的需求，从而最大程度地减少了与数据流动相关的带宽瓶颈和能量成本[10]。
总而言之，部署加速器通过实现更快，更节能的专业任务执行，释放CPU资源并允许更复杂且苛刻的工作量来增强系统的计算能力。这会导致大量的性能增长和功率节省，在嵌入，边缘和高性能计算环境中尤其重要[4] [5] [7] [8] [10]。
引用：
[1] https://www.ultralalytics.com/blog/understanding-the-the--impact-of-compute-power-on-ai-innovations
[2] https://premioinc.com/blogs/blog/blog/performance-accelerators-in-the-the-the-context-of-computing-hardware
[3] http://www.dre.vanderbilt.edu/~gokhale/www/papers/hotedge20_hwaccelreco.pdf
[4] https://www.sciendirect.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-without-slowing-down/
[9] https://publications.ics.forth.gr/tech-reports/2018/2018.tr473_accelerator_deployment_models_models_heterogeneous_processing.pdf
[10] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc11767631/