in

SHMT arrive, l’algorithme qui double les performances des PC

SHMT

Même si cela fait presque un mois que la découverte a été publiée en tant que telle et que nous l’avons traitée, c’est maintenant que l’évaluation par les pairs a été validée et jugée bonne, mais cela ne la rend pas moins importante. Hung-Wei Tseng, professeur agrégé de génie électrique et informatique à l’UC Riverside, a présenté ce qu’il a lui-même défini comme « un changement de paradigme dans l’architecture informatique ». L’étude intitulée Simultaneous and Heterogeneous MultiThreading a créé un précédent dans l’industrie pour son impact, et par conséquent, le terme SHMT a déjà été créé pour l’algorithme, qui est venu changer les performances et l’efficacité de tout appareil informatique actuel.

Et non, Tseng n’exagère pas du tout, même si logiquement maintenant l’idée doit continuer à évoluer, à se développer et à la mettre en œuvre, mais son étude est l’étape préalable qui ouvre la voie. L’idée utilisée par le professeur est vraiment simple et je suis sûr que des moteurs de jeu aux systèmes d’exploitation, il existe actuellement des lignes de recherche essayant de faire quelque chose de similaire et efficace au niveau logiciel.

SHMT, l’algorithme et la technique de mise en œuvre qui rendront les appareils électroniques des systèmes hétérogènes

Multithreading simultané et hétérogène, ou SHMT, terme associé à un algorithme que l’on entendra sûrement beaucoup dans quelques années et qui, même s’il finit par être appelé différemment selon le développeur, sera basé sur l’étude de Tseng.

La technologie développée et testée (reconnaissance par les pairs) est basée sur l’ensemble de toutes les unités de traitement dont dispose un système. Dans le cas des PC, GPU, CPU et NPU pour être précis. Tseng a commenté dans ses recherches une évidence : ils traitent tous les informations séparément et doivent les déplacer d’une unité de traitement à l’autre.

A lire également  Les processeurs AMD Ryzen 7000 sont déjà 27 % moins chers en Chine

Par conséquent, le plus lent finit toujours par être le goulot d’étranglement, qui interrompt la progression du plus rapide et, en outre, génère une consommation d’énergie très élevée. Par conséquent, SHMT crée une plate-forme avec tous comme un système intégré qui utilise simultanément (dans le cas de l’expérience qu’il a réalisée) un SoC Arm, un GPU NVIDIA et un accélérateur basé sur Tensor Cores.

Une augmentation impressionnante des performances et une bien meilleure efficacité

Schéma SHMT

Avec ces unités fonctionnant à l’unisson et de manière hétérogène, Tseng et Kuan-Chieh Hsu, étudiant diplômé en informatique de l’UCR, ont obtenu une accélération de l’information de pas moins de 1,96 fois, tandis que la consommation d’énergie a été réduite de 51 % par rapport à une étape de fonctionnement classique de chaque unité pour offrir le même résultat au final.

“Il n’est pas nécessaire d’ajouter de nouveaux processeurs car vous les possédez déjà”, a déclaré Tseng.

En regardant ces brèves données comme conclusion de l’étude, on peut affirmer sans risque ni crainte que l’utilisation simultanée de chaque processeur ou unité de traitement de notre PC, téléphone portable, ordinateur portable, téléviseur ou composant électronique pourrait réduire, comme le professeur à juste titre dit, le coût du matériel informatique, la réduction des émissions de carbone et quelque chose de plus intéressant axé sur les centres de données : moins de consommation d’eau.

De même, il faudra répondre à un nombre incroyable de questions sur la manière de mettre en œuvre cela au niveau de n’importe quel système, ce qui conduirait, comme nous l’avons dit au début, à un changement de paradigme dans la manière de comprendre, de programmer et d’exécuter chaque sous-processus au sein du système. les unités de poursuite. De Windows, en passant par Linux, iOS ou Android, il faudrait que tout tourne de quelques degrés pour être plus optimal afin de gagner en performances et réduire la consommation, et avec elle, aussi la chaleur qu’ils génèrent.

A lire également  problèmes de condensation dus à la température