Des chercheurs ont d\u00e9velopp\u00e9 une nouvelle m\u00e9thode pour acc\u00e9l\u00e9rer la vitesse de traitement des appareils \u00e9lectroniques, comme les smartphones ou les ordinateurs, sans avoir besoin de remplacer les composants existants. Cette avanc\u00e9e pourrait doubler la\u00a0vitesse\u00a0de traitement,\u00a0tout\u00a0en consommant moins d’\u00e9nergie.<\/p>\n\n\n\n
Les appareils modernes sont \u00e9quip\u00e9s de plusieurs types de puces \u00e9lectroniques, incluant l’unit\u00e9 centrale de traitement (CPU), l’unit\u00e9 de traitement graphique (GPU), des acc\u00e9l\u00e9rateurs mat\u00e9riels pour l’intelligence artificielle (IA) et des unit\u00e9s de traitement de\u00a0signal num\u00e9rique\u00a0pour l’audio. Habituellement, ces composants traitent les\u00a0donn\u00e9es\u00a0s\u00e9par\u00e9ment et s\u00e9quentiellement, ce qui peut ralentir le traitement global.<\/p>\n\n\n\n
Pour surmonter ce d\u00e9fi, une \u00e9quipe de scientifiques propose un cadre de travail innovant o\u00f9 les unit\u00e9s de traitement fonctionnent en parall\u00e8le, plut\u00f4t que l’une apr\u00e8s l’autre. Cette m\u00e9thode, appel\u00e9e \u00ab\u00a0simultan\u00e9e et h\u00e9t\u00e9rog\u00e8ne multi-threading\u00a0\u00bb (SHMT), permet aux diff\u00e9rentes unit\u00e9s de travailler sur la m\u00eame r\u00e9gion du code informatique en m\u00eame\u00a0temps, am\u00e9liorant ainsi significativement l’efficacit\u00e9 du traitement.<\/p>\n\n\n\n
Contrairement au \u00ab\u00a0pipelining logiciel\u00a0\u00bb, une m\u00e9thode qui permet \u00e0 diff\u00e9rents composants de travailler simultan\u00e9ment sur diff\u00e9rentes t\u00e2ches, SHMT permet une distribution de t\u00e2ches plus flexible entre les composants. Cela signifie que diff\u00e9rentes unit\u00e9s de traitement peuvent s’attaquer \u00e0 la m\u00eame partie du code simultan\u00e9ment, puis\u00a0passer\u00a0\u00e0 de nouvelles t\u00e2ches une fois leur part achev\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n
En plus d’acc\u00e9l\u00e9rer le traitement, SHMT se r\u00e9v\u00e8le plus \u00e9conome en \u00e9nergie. Beaucoup de t\u00e2ches normalement assign\u00e9es \u00e0 des composants \u00e9nergivores, comme le GPU, peuvent \u00eatre d\u00e9l\u00e9gu\u00e9es \u00e0 des acc\u00e9l\u00e9rateurs mat\u00e9riels moins gourmands en \u00e9nergie.<\/p>\n\n\n\n
Cette approche a \u00e9t\u00e9 test\u00e9e sur un syst\u00e8me prototype compos\u00e9 d’un CPU multi-c\u0153ur ARM, d’un GPU Nvidia et d’un acc\u00e9l\u00e9rateur mat\u00e9riel TPU, montrant des performances pr\u00e8s de deux fois sup\u00e9rieures et une consommation d’\u00e9nergie r\u00e9duite de 51% par rapport \u00e0 un syst\u00e8me traditionnel.<\/p>\n\n\n\n
L’adoption de ce cadre logiciel sur les syst\u00e8mes existants pourrait non seulement r\u00e9duire les co\u00fbts mat\u00e9riels, mais aussi diminuer les \u00e9missions de carbone et la demande en\u00a0eau\u00a0douce n\u00e9cessaire au refroidissement des grands centres de donn\u00e9es, gr\u00e2ce \u00e0 une gestion plus efficace et \u00e9cologique des charges de travail.<\/p>\n\n\n\n
Toutefois, les chercheurs pr\u00e9cisent que leur \u00e9tude, bas\u00e9e sur un prototype, n\u00e9cessite des travaux suppl\u00e9mentaires pour \u00e9valuer comment cette m\u00e9thode peut \u00eatre appliqu\u00e9e dans des contextes pratiques et quels types d’applications pourraient en b\u00e9n\u00e9ficier le plus.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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