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Pesquisadores da Universidade de da California desenvolveram uma nova estrutura de processamento de dados capaz de utilizar de forma mais eficiente os recursos de CPUs com m\u00faltiplos n\u00facleos e threads. Os testes preliminares do processo batizado de Multithreading Simult\u00e2neo e Heterog\u00eaneo (SHMT) s\u00e3o promissores, quase dobrando o desempenho de CPUs e reduzindo seu consumo pela metade.<\/p>\n
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- O que \u00e9 a arquitetura RISC? Veja sua import\u00e2ncia para as CPUs<\/li>\n
- Quais s\u00e3o as diferen\u00e7as entre as arquiteturas RISC e CISC<\/li>\n<\/ul>\n
Apesar de os PCs modernos serem heterog\u00eaneos em termos de estruturas f\u00edsicas, com CPU, GPUs, coprocessadores e, agora, NPUs, as linguagens de programa\u00e7\u00e3o ainda s\u00e3o tecnicamente homog\u00eaneas. O novo framework \u00e9 praticamente uma evolu\u00e7\u00e3o do pipelining, ao permitir que sub-rotinas menores sejam executadas em paralelo de forma oportunista em threads e aceleradores ociosos, otimizando desempenho e consumo.\u00a0<\/p>\n
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Researchers at the University of California, Riverside, have introduced \u201csimultaneous and heterogeneous multithreading\u201d (SHMT). This new computer architecture method can double processing speeds while reducing power consumption. https:\/\/t.co\/2CuU2Jqas6<\/p>\n
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Desbloqueando o potencial da computa\u00e7\u00e3o heterog\u00eanea<\/h2>\n
Mesmo com o paralelismo parcial do pipelining, as instru\u00e7\u00f5es s\u00e3o realizadas de forma relativamente linear, com cada thread executando todo um conjunto, e novos threads sendo acionados apenas conforme solicitados pelo c\u00f3digo original. Isto ocorre porque os modelos de programa\u00e7\u00e3o \u201centrincheirados\u201d atuais, delimitam quais as unidades de processamento mais eficientes para cada regi\u00e3o do c\u00f3digo.<\/p>\n
No entanto, operar dessa forma naturalmente deixa muitos n\u00facleos e threads liberados, subutilizando recursos do sistema. Na pr\u00e1tica, uma das vantagens iniciais das NPUs j\u00e1 \u00e9 otimizar um pouco essa quest\u00e3o por meio do aprendizado de m\u00e1quina, mas efetivamente, a estrutura de processamento continua sendo linear, apenas com uma aloca\u00e7\u00e3o mais \u201cinteligente\u201d.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/t.ctcdn.com.br\/60O163foZzS0mhbX6u-6WmgZlIA=\/1024x0\/smart\/i868193.png\")
Exemplos de execu\u00e7\u00e3o de instru\u00e7\u00f5es em: (a) computadores heterog\u00eaneos sem pipelining; (b) computadores heterog\u00eaneos com pipelining; (c) computadores heterog\u00eaneos com SHMT.\u00a0 (Imagem: Association for Computing Machinery \/ Reprodu\u00e7\u00e3o)<\/figcaption><\/figure>\n A proposta do SHMT \u00e9 programar em modelos menos engessados, possibilitando que o c\u00f3digo seja segmentado com o m\u00e1ximo de partes poss\u00edveis sendo processadas em paralelo. De forma bastante rasa, seria o equivalente e rodar e armazenar os resultados de partes diferentes de um jogo ao mesmo tempo, e apenas ir registrando os resultados conforme eles s\u00e3o solicitados.<\/p>\n
Evidentemente, no exemplo espec\u00edfico de um programa interativo, como um jogo, isso n\u00e3o parece muito vi\u00e1vel, uma vez que as vari\u00e1veis s\u00e3o inseridas em tempo real. Contudo, em uma renderiza\u00e7\u00e3o de um c\u00f3digo fechado como uma plotagem de um modelo 3D, treinamento de modelos LLM ,ou processamento de Big Data, desbloquear o poder da computa\u00e7\u00e3o heterog\u00eanea pode representar um salto gigantesco no desempenho de workstations para aplica\u00e7\u00f5es profissionais, pesquisa e Intelig\u00eancia Artificial.<\/p>\n
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Pesquisadores da Universidade de da California desenvolveram uma nova estrutura de processamento de dados capaz de utilizar de forma mais eficiente os recursos de CPUs com m\u00faltiplos n\u00facleos e threads. Os testes preliminares do processo batizado de Multithreading Simult\u00e2neo e Heterog\u00eaneo (SHMT) s\u00e3o promissores, quase dobrando o desempenho de CPUs… Continue lendo