近期,加利福尼亞大學河濱分校電子與計算機工程副教授曾宏偉在其題為《同時和異構多線程》(Simultaneous and Heterogeneous Multithreading,簡稱 SHMT)的研究論文中提出,計算機體系架構正面臨重大變革。
他指出,目前,運算設備日趨依賴 GPU、人工智能和機器學習相關的硬件加速器及數字信號處理單元。然而,這種單一處理器方式容易導致瓶頸問題。
SHMT 模型可充分利用ARM多核處理器、英偉達 GPU以及谷歌張量處理器等硬件加速器,無需額外采購新的處理器就可實現1.96倍的性能提升和51%的能耗降低。此舉既有益于降低硬件投入,也有助于減緩數據中心運營中的碳排放現象。
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