激进的新发现可以使现有计算机的速度提高一倍

想象一下，您的笔记本电脑在没有任何硬件升级的情况下运行速度提高了一倍;只有应用更智能软件算法.这是新研究的前景，可能会改变当今设备的功能。

来自加州大学河滨分校（UCR）的研究团队表示，这项工作具有巨大的潜力，不仅可以提高硬件性能，还可以提高效率并显着减少能源使用.

这种创新过程被称为并发和异构多线程 （SHMT），它利用了现代手机、计算机和其他小工具通常依赖多个处理器来思考的事实。

“您不必添加新的处理器，因为您已经拥有它们，”说计算机工程师 Hung-Wei Tseng，来自 UCR。

虽然术语处理器仍然用于描述现代硬件设备的大脑，但通常有多个处理器的组合一起工作：一个用于图形的处理器称为图形处理单元（GPU），以及一个用于机器学习称为张量处理单元（TPU）也许，更不用说中央处理器用于处理一般计算计算。

依靠专用处理器当然有其好处，因为它们可以针对特定任务进行设计。执行代码以运行电子表格程序的方式与执行电子表格程序的代码的方式并不完全相同生成式 AI 文本机器人.

缺点是，当数据在不同单元之间洗牌时，可能会出现瓶颈，从而影响完成任务的速度和效率。通过在多个处理器上同时并行运行更多的子任务，研究人员希望重新获得失去的时间和精力。

测试设置包括一个 ARM Cortex-A57 CPU、一个 Nvidia GPU 和一个 Google Edge TPU。使用同步和异构多线程，示例代码的执行速度提高了 1.95 倍，而能源使用量减少了 51%。

“根深蒂固的编程模型侧重于仅对每个代码区域使用最有效的处理单元，而未充分利用异构计算机中的处理能力，”写研究人员在他们的论文中。

这项技术还处于早期阶段：拟议的系统更像是对这个想法具有潜力的测试，而不是可以立即在我们的智能手机和智能手表上实施的东西。

研究人员还承认，在切割由不同类型的处理器处理的计算作业方面，需要克服重大挑战，然后将所有内容组合在一起而不会减慢速度。

“传统的同构同步多线程硬件不需要应对质量保证，”写研究人员。

“相比之下，SHMT 必须确保质量，因为底层架构可能存在精度不匹配。”

该研究在加拿大多伦多举行的第56届IEEE/ACM国际微架构研讨会上发表，可供在线阅读.

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