近期,加利福尼亚大学河滨分校电子与计算机工程副教授曾宏伟在其题为《同时和异构多线程》(Simultaneous and Heterogeneous Multithreading,简称 SHMT)的研究论文中提出,计算机体系架构正面临重大变革。
他指出,目前,运算设备日趋依赖 GPU、人工智能和机器学习相关的硬件加速器及数字信号处理单元。然而,这种单一处理器方式容易导致瓶颈问题。
SHMT 模型可充分利用ARM多核处理器、英伟达 GPU以及谷歌张量处理器等硬件加速器,无需额外采购新的处理器就可实现1.96倍的性能提升和51%的能耗降低。此举既有益于降低硬件投入,也有助于减缓数据中心运营中的碳排放现象。
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