`

СПЕЦІАЛЬНІ
ПАРТНЕРИ
ПРОЕКТУ

Чи використовує ваша компанія ChatGPT в роботі?

BEST CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Многоядерные чипы могут работать быстрее

0 
 
Многоядерные чипы могут работать быстрее

Частота процессоров перестала расти и их быстродействие увеличивается добавлением ядер, способных работать параллельно. Но потенциал таких массивно-параллельных систем задействован далеко не полностью.

Два года назад доцент Факультета электротехники и информатики Массачусетского технологического института (MIT) Дэниэл Санчез (Daniel Sanchez) и его студент Натан Бекманн (Nathan Beckmann) описали систему, которая оптимизирует распределение данных между блоками памяти многоядерных чипов и обеспечивает, в среднем, рост быстродействия на 18% при одновременном улучшении энергоэффективности.

Новая статья представлена группой Санчеза в этом месяце на Симпозиуме IEEE по архитектуре высокопроизводительных компьютеров. В ней рассказывается о расширении прежней системы, которое контролирует распределение не только данных, но и вычислений. В симуляции 64-ядерного чипа модифицированная система продемонстрировала выигрыш в скорости в среднем на 46% (76% максимально) и снижение расхода энергии на 36%.

Проблема совместного распределения вычислений и данных похожа на каноническую задачу пути и маршрута (place and route) в проектировании электрических схем. Ее цель — обеспечить наименьшее расстояние между работающими вместе компонентами схемы. Эта задача относится к классу NP-hard, то есть, даже для схем средней сложности время поиска оптимального решения на всех компьютерах превосходит возраст Вселенной. Поэтому на практике используются неоптимальные, но дающие неплохие результаты алгоритмы.

Многоядерные чипы могут работать быстрее

Применительно к проблеме распределения вычислений и данных в 64-ядерном чипе эти алгоритмы получают решение за нескольких часов. Санчез, Бекманн и Цай (Po-An Tsai) — еще один студент в группе Санчеза — разработали собственный алгоритм CDCS, который находит решение почти столь же эффективно (более 99%), как и стандартный алгоритм place-and-route, но тратит на это миллисекунды.

Созданный в MIT монитор следит за функционированием чипа и каждые 25 мс перемещает данные и потоки. Этого промежутка процессору хватает для выполнения 50 млн операций.

Монитор случайным образом выбирает обращения разными ядрами к памяти и сохраняет адреса этих запросов в сокращенном виде в собственном запоминающем устройстве.

Каждое ядро в чипе имеет свой кэш — быстродействующую память, хранящую часто используемые данные. Выборки позволяют монитору оценить объем кэш-памяти, требуемый каждому ядру, и установить к каким данным оно обращается.

Физически, такой монитор может занимать примерно 1% площади чипа — небольшая плата за значительное улучшение производительности.

Исследования роли коммуникаций в вычислениях, проводившиеся ранее под патронатом DARPA, показали, что на перемещение операндов тратится намного больше энергии, чем на собственно вычисления. В ряде случаев, разница достигает двух порядков величины.

Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 

Ukraine

 

  •  Home  •  Ринок  •  IТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Мережі  •  Безпека  •  Наука  •  IoT