Группа исследователей из Университета штата Северная Калифорния (North Carolina State University) разработали две новые техники, предназначенные для повышения производительности многоядерных компьютерных процессоров.
Обе техники позволяют более эффективно обрабатывать данные, что позволяет повысить производительность чипов на 10-40%. Этого удалось достичь за счет повышения эффективности распределения пропускной способности и предварительной выборки данных. Отмечается, что современные многоядерные чипы с увеличением количества ядер все больше страдают от недостаточной пропускной полосы обмена данными с памятью. В результате, не все процессорные ядра могут достаточно оперативно получать из памяти именно те данные которые им нужны в текущий момент времени для выполнения вычислений. В результате, общая производительность процессора снижается. С целью устранения этой проблемы используется функция предварительной выборки данных, которая прогнозирует, какие именно данные в дальнейшем могут потребоваться ядру для вычислений, и заранее извлекает их из памяти. Однако, если работа функции предварительной выборки данных является недостаточно точной, то возникает излишняя нагрузку на шину обмена данными за счет обмена ненужными данными, тем самым снижается производительность процессора.
Предложенные разработчиками техники повышения производительности процессоров направлены на устранение указанных слабых мест компьютерных систем. Первая техника основана на критериях определения величины пропускной способности, необходимой для каждого процессорного ядра. Так, в процессе осуществления вычислениям некоторым ядрам может потребоваться больше данных, чем другим. Новая техника позволяет более точно определить потребности ядра в пропускной способности шины обмена данными с памятью, а следовательно — и более эффективно распределять шину между ядрами. Это влечет за собой повышение производительности отдельных ядер процессора, а также всего чипа в целом. Вторая техника основана на наборе разработанных исследователями критериев определения моментов ускорения или замедления вычислений в результате задействования предварительной выборки данных. Таким образом, в случае ожидаемого снижения производительности из-за задействования предварительной выборки данных, данная функция деактивируется. Если же работа функции предварительной выборки данных не несет риска снижения производительности процессора, она остается активной. В результате, при задействовании данной техники функция предварительной выборки данных может активироваться и деактивироваться индивидуально для каждого ядра, что влечет за собой повышение производительности процессора.
Отмечается, что при использовании обеих техник исследователям удалось повысить производительность многоядерных процессоров на 40% по сравнению с чипами, в которых не используется функция предварительной выборки данных. Кроме того, прирост производительности составляет 10% по сравнению с теми многоядерными процессорами, в которых функция предварительной выборки данных постоянно активирована.
Favbet Tech – это IT-компания со 100% украинской ДНК, которая создает совершенные сервисы для iGaming и Betting с использованием передовых технологий и предоставляет доступ к ним. Favbet Tech разрабатывает инновационное программное обеспечение через сложную многокомпонентную платформу, способную выдерживать огромные нагрузки и создавать уникальный опыт для игроков. IT-компания входит в группу компаний FAVBET.