Mot högre effektivitet med heterogena datorsystem
Datorer har blivit själva grunden för nästan alla framsteg inom vetenskapen och i samhället. Det behövs ytterligare ökningar i beräkningskraft för att lösa nya och kommande utmaningar i allt ifrån medicin och transport till kommunikation och energi, samt även underhållning.
Vår förmåga att öka datorns prestanda med mindre transistorer har nått ett slut under det senaste decenniet. Visserligen kan vi fortfarande göra transistorer mindre, men vi kan inte längre proportionellt minska den energi de förbrukar. Därmed har vi nått en punkt där datorsystem är strömbegränsade: för att förbättra prestanda måste vi förbättra den effektivitet med vilken vi gör beräkningar.
Ett av de mest lovande tillvägagångssätten för att förbättra effektiviteten är heterogen datoranvändning, som matchar olika typer av beräkningar med olika typer av processorer. Genom att matcha beräkningen till processorn, kan vi specialisera processorerna för ett mer begränsat antal beräkningar. Resultatet är att vi kan göra dem mer energieffektiva för just dessa beräkningar. Dagens datorsystem omfattar specialiserade processorer för allt ifrån signalbehandling till grafik och kryptering. Med dessa processorer tillgängliga är den verkliga utmaningen hur vi använder dem på ett effektivt sätt. Att skriva program för en typ av processor är en utmaning, men att skriva ett program som anpassar sig till en mängd olika processorer samtidigt är nästan oöverstigligt.
Vårt mål är att göra dessa system enklare att programmera så att fler människor kan dra nytta av deras ökade effektivitet och prestanda. För att göra det angriper vi problemet ur två synvinklar: för det första, hur man automatiskt kan förstå resursutnyttjande och effektivitet i systemet för att optimera var program körs och hur de flyttar sina data. För det andra, hur utvecklare kan få återkoppling från dessa analyser så att de kan identifiera flaskhalsar och förbättra sin design. I detta projekt utvecklar vi en rad tekniker för att lösa problemet. Dessa omfattar snabba modeller för att förstå samspelet mellan program, förbättringar av kompilatorer (som översätter datorkod till maskinkod) så att vi kan dela upp arbetet mer effektivt på heterogena system och schemaläggare för en mer effektiv användning av beräkningsresurser. Om vi lyckas kommer vi att göra det lättare för alla datoranvändare att få högsta effektivitet och därmed bästa prestanda från nästa generations heterogena datorsystem.
David Black-Schaffer, universitetslektor vid Institutionen för informationsteknologi.
---
Fakta:
Detta projekt är finansierat av Stiftelsen för strategisk forskning (SSF) genom programmet Framtidens forskningsledaren 5.