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美國(guó)加州大學(xué)河濱分校（UC Riverside）電子與計(jì)算機(jī)工程副教授曾宏偉（Hung-Wei Tseng）在最近《同時(shí)和異構(gòu)多線程》（Simultaneous and Heterogeneous Multithreading，英文縮寫(xiě)為“SHMT”）的論文中，提出了計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)的范式轉(zhuǎn)變。曾宏偉解釋稱，今天的計(jì)算機(jī)設(shè)備越來(lái)越多地使用GPU、用于人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)的硬件加速器或數(shù)字信號(hào)處理單元作為基本組件，這些組件分別處理信息，將信息從一個(gè)處理單元移動(dòng)到下一個(gè)處理單元，這實(shí)際上造成了瓶頸，通過(guò)引入同時(shí)和異構(gòu)多線程（SHMT）框架，可以同時(shí)利用ARM多核處理器、英偉達(dá) GPU和谷歌張量處理器（Google TPU）等硬件加速器，無(wú)需增加新的處理器即可實(shí)現(xiàn)1.96倍的加速和51%的能耗降低。這一創(chuàng)新不僅能降低計(jì)算機(jī)硬件成本，還有助于減少數(shù)據(jù)處理中心運(yùn)行服務(wù)器所產(chǎn)生的碳排放。 |
