Revolucione o desempenho do seu dispositivo com SHMT-o algoritmo de eficiência energética!

Embora já tenha passado quase um mês desde que a descoberta foi publicada como tal e a tratamos, é agora que a revisão por pares foi validada e considerada boa, mas isso não a torna menos importante. Ele Professor Associado de Engenharia Elétrica e UC Riverside Computing, Hung-Wei Tseng, apresentou o que ele mesmo definiu como “uma mudança de paradigma na arquitetura de computação”. O estudo intitulado Simultaneous MultiThreading e heterogêneo abriu precedente na indústria por seu impacto, e por isso já foi criado o termo SHMT para o algoritmo , que chegou para mudar o desempenho e a eficiência de qualquer computação corrente do dispositivo.

A afirmação de Tseng relativamente ao seu conceito não deve ser tomada levianamente como um exagero, pois para progredir ainda mais, é necessário primeiro estudar e compreender a sua fundação antes de prosseguir com o desenvolvimento e implementação. Esta noção proposta pelo professor pode parecer simples, mas numerosos esforços de investigação em curso no domínio da ciência da computação esforçam-se por alcançar um resultado comparável ao nível do software, desde motores de jogos a sistemas operativos.

SHMT, o algoritmo e técnica de implementação que tornará os dispositivos eletrônicos sistemas heterogêneos

Multithreading Simultâneo e Heterogêneo, ou SHMT , termo associado a um algoritmo que com certeza ouviremos muito daqui a alguns anos e que, mesmo que termine de chamar de maneiras diferentes dependendo do desenvolvedor, será baseado no Tseng’s estudar.

A tecnologia que desenvolveu e testou (reconhecimento de pares) baseia-se no conjunto de todas as unidades de processamento que um sistema possui. No caso de PC,GPU, CPU e NPU para ser específico. Tseng comentou em sua Pesquisa o óbvio: todos processam informações separadamente e precisam movê-las de uma unidade de processamento para outra.

Portanto, o mais lento acaba sempre sendo o gargalo da garrafa, que rompe com o avanço dos mais rápidos e, além disso, gera um consumo de energia muito alto. Portanto, SHMT cria uma plataforma com todos eles como um sistema integrado que utiliza simultaneamente (no caso do experimento que realizou), um Arm SoC, uma GPU NVIDIA e um acelerador baseado em Tensor Cores.

Um aumento impressionante de desempenho e eficiência muito melhorada

Com essas unidades operando de forma uníssona e heterogênea, Tseng, junto com o aluno de pós-graduação em ciências da computação UCR, Kuan-Chieh Hsu, obtiveram uma aceleração da informação de nada menos que 1,96 vezes, enquanto o consumo de energia foi reduzido em 51 % em relação a uma etapa clássica de operação de cada unidade para oferecer o mesmo resultado no final.

Não é necessária a introdução de unidades de processamento adicionais, pois já estão disponíveis, segundo o comunicado de Tseng.

Olhando para estes breves dados como conclusão do estudo, pode-se dizer sem risco ou medo que o uso simultâneo de qualquer processador ou unidade de processamento do nosso PC, celular, laptop, TV ou componente eletrônico poderia reduzir, como bem diz o professor , o custo do hardware do computador, redução das emissões de carbono e algo mais interessante focado em data centers: menos consumo de água.

Da mesma forma, inúmeras dúvidas devem ser resolvidas em relação à implementação destes conceitos em vários sistemas, o que acabará por resultar numa mudança transformadora na nossa compreensão dos subprocessos das unidades de processamento, na sua programação e execução. Essa abordagem revolucionária vai além de sistemas operacionais individuais, como Windows, Linux, iOS ou Android; em vez disso, são necessários ajustes significativos para otimizar o desempenho, ao mesmo tempo que minimiza o consumo de energia e reduz a produção térmica.

*️⃣ Link da fonte:

O estudo intitulado Simultaneous MultiThreading e heterogêneo ,