Замена компьютеров или обновление их оборудования обходится очень дорого, поэтому многие люди используют свой старый компьютер или ноутбук, даже если он уже значительно замедлился. Однако инженеры Калифорнийского университета разработали вычислительный метод, который может увеличить скорость выполнения задач при одновременном снижении энергопотребления. И для этого вообще не требуется нового оборудования, пишет Science Alert.
Исследователи описывают свою разработку как процесс одновременной гетерогенной многопоточности (SHMT). Процедура основана на предположении, что современные телефоны, компьютеры и другие устройства обычно используют для работы более одного процессора. Помимо традиционного процессора, для машинного обучения используются графический процессор, графический процессор и TPU. Они предназначены для выполнения конкретных задач, но недостатком является то, что данные перемещаются между разными блоками зигзагами.
Это означает, что CPU, GPU и TPU также должны работать, что увеличивает скорость операции и количество используемых для нее ресурсов. Однако, по мнению исследователей, если бы на нескольких устройствах запускалось несколько подзадач, скорость могла бы увеличиться, а количество энергии, затрачиваемой на расчет, — уменьшиться. Теория была протестирована на процессоре ARM Cortex-A57, графическом процессоре Nvidia и TPU Google Edge.
Эксперты подчеркивают, что технология пока находится только на стадии разработки, поэтому пока неизвестно, когда она станет полезным инструментом. По мнению HVG, самая большая проблема — уметь эффективно разделить данную задачу, а затем объединить результаты подзадач. Однако решение выглядит чрезвычайно многообещающим.
