Cette avancée se concentre sur l'optimisation de l'intégration de diverses unités de traitement présentes dans un ordinateur, telles que les systèmes de traitement graphique (GPU), les accélérateurs matériels pour l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML) et le traitement du signal numérique.
Le potentiel de cette approche innovante, appelée SHMT (Simultaneous and Heterogeneous Multithreading), permet aux composants susmentionnés de fonctionner simultanément , améliorant non seulement les performances de traitement des appareils mais réduisant également considérablement la consommation d'énergie.
Meilleures fonctionnalités et économies d'énergie dans l'utilisation des ordinateurs
Cette méthodologie, co-développée par Tseng et Kuan-Chieh Hsu, étudiant diplômé en informatique à l'UCR, a montré des résultats importants lors des premiers tests, atteignant une accélération du traitement jusqu'à 1,96 fois et une réduction de la consommation d'énergie jusqu'à 51%.
De même, en termes d'économies, qui est un autre sujet de préoccupation pour de nombreuses familles et utilisateurs, cette nouvelle plateforme, qui intègre plusieurs composants en un seul, réduit la consommation d'énergie de plus de moitié, un aspect positif pour le paiement mensuel et la réduction du coût de la vie. .
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Un autre aspect qui rend ce projet différent est qu'il suggère que l'amélioration des performances des appareils informatiques ne dépend pas nécessairement de l'ajout de nouveaux processeurs, mais d'une utilisation plus efficace des composants existants.
Cela s'avère non seulement être une option plus économique et accessible, mais a également des implications positives sur l'environnement , car l'optimisation de l'utilisation de l'énergie contribue à la réduction de l'empreinte carbone associée à la maintenance de grands centres de données.
De plus, la diminution de la consommation d'énergie implique une moindre demande en eau douce , qui est essentiellement utilisée dans les systèmes de refroidissement de ces centres. De cette manière, la recherche aborde non seulement les problèmes de performances informatiques, mais prend également en compte les facteurs économiques et environnementaux.
Il y a encore du chemin à parcourir
Cette stratégie a été annoncée lors du 56e symposium international annuel IEEE/ACM sur la microarchitecture qui s'est tenu à Toronto, au Canada.
Malgré les premiers résultats prometteurs, l’équipe de recherche a mis en lumière la nécessité d’approfondir les études pour bien comprendre la faisabilité et les défis de la mise en œuvre du système SHMT et de sa portée.
Des facteurs tels que les ajustements matériels nécessaires et l’optimisation du code sont des domaines qui nécessitent une attention particulière afin de déterminer quels types d’applications et de processus pourraient bénéficier le plus de cette approche.
La reconnaissance des recherches de Tseng par l'Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), en sélectionnant son article comme l'un des points forts de la prochaine édition des « Top Picks from the Computer Architecture Conferences », renforce l'impact potentiel de cette étude dans le domaine de l'architecture informatique.
Cette recherche vise à ouvrir la voie à une nouvelle manière de traiter les données et d'utiliser les appareils informatiques, tout en servant de modèle à suivre dans la recherche de solutions qui équilibrent la performance technologique avec la responsabilité environnementale et économique.