PMI_092022 PMI_092022 PMI_092022

Vedci z MIT dokážu dramaticky zvýšiť výkon viacjadrových čipov

0

chip_science_MIT.jpg Keďže každá nová generácia počítačových procesorov prichádza s väčším množstvom jadier, počítačoví experti premýšľajú nad tým, ako túto výpočtovú silu využiť. A vedci na Massachusetts Institute of Technology (MIT) vytvorili dátovú štruktúru, ktorá je podľa nich vhodná na to, aby procesory s viacerými jadrami zvládali prácu čo najefektívnejšie.

V čom to spočíva? Nepoužívať pri spracovaní dát metódu „spracovať ako prvú požiadavku, ktorá prišla prvá", namiesto toho prideľovať úlohy medzi jadrá náhodne.

Nový algoritmus MIT s označením SprayList umožňuje procesorom rozložiť prácu medzi jednotlivé jadrá tak, aby každé jadro spracúvalo pridelený kus práce. Pri procesoroch s naozaj veľkým množstvom jadier, ako je napríklad nový Intel E5 2600v3 s 18 jadrami, môže SprayList viesť k naozaj razantnému nárastu výkonu.

Problém je v tom, že práca, ktorú má počítač vykonať, musí byť distribuovaná medzi všetky jadrá rovnako. S príchodom prvých dvoj- a štvorjadrových procesorov pred viac ako desiatimi rokmi vedci prišli s technikou, podľa ktorej je úloha, ktorá čaká v rade, pridelená ďalšiemu jadru, ktoré má kapacitu. Táto tradičná metóda funguje bez problémov pri procesoroch až s ôsmimi jadrami. No len čo je jadier viac, výkon klesá.

Rovnako ako mnoho kuchárov v jednej malej kuchyni aj mnoho jadier pracujúcich pomocou tradičnej metódy môže spomaľovať výkon. Vedci z MIT preto prišli s novým algoritmom, ktorý priraďuje prioritu jednotlivým úlohám takým spôsobom, ktorý bude efektívnejší pre procesory s až 80 jadrami.

Namiesto toho, aby každému jadru bola pridelená ďalšia požiadavka v rade, je jadru pridelená náhodná požiadavka, čím sa zníži pravdepodobnosť toho, že dve jadrá začnú spracúvať tú istú úlohu, ako je to pri tradičnej metóde.

Doteraz teória pracovala s tým, že náhodné prideľovanie úloh je pomalšie, pretože jednotlivé jadrá vo svojich cache nemôžu uchovávať naplánovaný zoznam úloh, ktoré bude treba spracovať, a prideľovanie náhodnej úlohy navyše trvá dlhšie. No ako sa počet jadier zvyšuje, nehrajú už tieto nevýhody takú rolu a podľa vedcov z MIT je, naopak, výhodnejšie úlohy prideľovať náhodne.

Na štúdii pracovali dvaja absolventi MIT Justin Kopinsky a Jerry Li, ktorým pomáhal profesor Nir Shavita a zamestnanec Microsoft Research Dan Alistarh. Kompletné výsledky štúdie budú prezentované budúci mesiac v San Fanciscu.

Zdroj: ComputerWorld

Pridať komentár

Mohlo by vás zaujímať

Mohlo by vás zaujímať