A University of California, Riverside (UCR) kutatói egy olyan új technikát, a szimultán és heterogén többszálú feldolgozást (SHMT) dolgoztak ki, amely akár forradalmasíthatja is a számítástechnikát azáltal, hogy akár a duplájára emeli a jelenlegi számítógépek sebességét anélkül, hogy ehhez költséges hardvermódosításra lenne szükség. Ez az innováció intelligensebb szoftveralgoritmusokat alkalmaz az eszközök hatékonyságának és teljesítményének javítása érdekében, ami az energiafogyasztás jelentős csökkentését ígéri.

Az SHMT a modern telefonok, számítógépek és egyéb eszközök általános jellemzőjét használja ki, tehát azt, hogy több processzorra támaszkodnak a feladataik elvégzéséhez. Az UCR számítógép-mérnöke, Hung-Wei Tseng szerint nem szükséges folyton új processzorok hozzáadása, mivel a meglévő eszközök már rendelkeznek velük.

A modern hardverek “agyát” jelentő processzor kifejezés mögött valójában több, együttműködő processzor áll: egy grafikai feldolgozásra szolgáló (GPU), egy gépi tanulásra specializált (TPU) és egy általános számítási feladatokat ellátó központi egység (CPU). Ezek a specializált processzorok sok előnnyel járnak, mivel konkrét feladatokra tervezhetők, de a különböző egységek közötti adatátvitel akadályt jelent, és lassítják a feladatok elvégzésének sebességét és hatékonyságát.

Az SHMT ezeket az akadályokat iktatja ki úgy, hogy több alfeladatot hajt végre egyszerre, párhuzamosan, több processzoron keresztül, ezáltal időt és energiát megtakarítva. A technológia tesztelése során egy ARM Cortex-A57 CPU, egy Nvidia GPU és egy Google Edge TPU alkalmazásával a mintakód végrehajtási ideje majdnem megduplázódott, miközben az energiafelhasználás 51%-kal csökkent. A kutatók szerint a meglévő programozási modellek gyakran csak a leghatékonyabb feldolgozási egységeket használják ki minden kódrészletnél, ezzel “alulhasználva” a heterogén számítógépekben rejlő feldolgozási kapacitást – az SHMT viszont tehát épp ezzel a megközelítéssel számol le.

Azt a kutatók is elismerik, hogy az SHMT technológia még gyerekcipőben jár: jelenleg inkább csak azt tesztelték, hogy a koncepció egyáltalán működik-e, vagyis ezt nem holnap fogjuk tudni használni a laptopjainkon vagy a telefonjainkon. Ráadásul a gyakorlati alkalmazásig még jelentős kihívásokat kell leküzdeni – ezek közül is kiemelkedik, hogy a számítási feladatok különböző típusú processzorok közötti felosztását követően az eredményeket hibamentesen kell újraegyesíteni. A hagyományos, homogén többszálas feldolgozást igénylő hardverekkel ellentétben ugyanis az SHMT-nek biztosítania kell a munkafolyamatok minőségét, figyelembe véve az alapul szolgáló architektúrák közötti lehetséges pontossági eltéréseket a számítások terén.

(Kép: Pixabay/fancycrave1)