Cette innovation permet de doubler la vitesse des smartphones et ordinateurs existants
Des chercheurs ont développé une nouvelle méthode pour accélérer la vitesse de traitement des appareils électroniques, comme les smartphones ou les ordinateurs, sans avoir besoin de remplacer les composants existants. Cette avancée pourrait doubler la vitesse de traitement, tout en consommant moins d’énergie.
Les appareils modernes sont équipés de plusieurs types de puces électroniques, incluant l’unité centrale de traitement (CPU), l’unité de traitement graphique (GPU), des accélérateurs matériels pour l’intelligence artificielle (IA) et des unités de traitement de signal numérique pour l’audio. Habituellement, ces composants traitent les données séparément et séquentiellement, ce qui peut ralentir le traitement global.
Pour surmonter ce défi, une équipe de scientifiques propose un cadre de travail innovant où les unités de traitement fonctionnent en parallèle, plutôt que l’une après l’autre. Cette méthode, appelée « simultanée et hétérogène multi-threading » (SHMT), permet aux différentes unités de travailler sur la même région du code informatique en même temps, améliorant ainsi significativement l’efficacité du traitement.
Contrairement au « pipelining logiciel », une méthode qui permet à différents composants de travailler simultanément sur différentes tâches, SHMT permet une distribution de tâches plus flexible entre les composants. Cela signifie que différentes unités de traitement peuvent s’attaquer à la même partie du code simultanément, puis passer à de nouvelles tâches une fois leur part achevée.
En plus d’accélérer le traitement, SHMT se révèle plus économe en énergie. Beaucoup de tâches normalement assignées à des composants énergivores, comme le GPU, peuvent être déléguées à des accélérateurs matériels moins gourmands en énergie.
Cette approche a été testée sur un système prototype composé d’un CPU multi-cœur ARM, d’un GPU Nvidia et d’un accélérateur matériel TPU, montrant des performances près de deux fois supérieures et une consommation d’énergie réduite de 51% par rapport à un système traditionnel.
L’adoption de ce cadre logiciel sur les systèmes existants pourrait non seulement réduire les coûts matériels, mais aussi diminuer les émissions de carbone et la demande en eau douce nécessaire au refroidissement des grands centres de données, grâce à une gestion plus efficace et écologique des charges de travail.
Toutefois, les chercheurs précisent que leur étude, basée sur un prototype, nécessite des travaux supplémentaires pour évaluer comment cette méthode peut être appliquée dans des contextes pratiques et quels types d’applications pourraient en bénéficier le plus.
