Bilgisayar teknolojisinde yeni gelişmeler hızla devam ediyor. Son teknoloji bilgisayarların üst düzey hızları olurken, araştırmacılar bilgisayar donanımını değiştirmeden iki kat hızlanmasını sağlayan bir yol buldu. İşte tüm dünyanın konuştuğu araştırma...
Araştırma sadece bilgisayar değil, telefon ve diğer cihazlardaki işlemcileri de yakından ilgilendiriyor. Kullanımda darlığı yok etmek ve daha fazla yonga kullanmak için yeni bir yazılım çerçevesi keşfedildi. Bu değişiklik ise aynı donanımda 2 kata varan hız ve enerji tüketiminde yarı yarıya düşüş sağlayacak.
GELECEĞİN TEKNOLOJİSİ
Donanımhaber'den Metin Akpınar'ın yazısına göre, yeni dönem bilgisayarlarda kullanılan GPU (grafik işlem birimi) ve donanım hızlandırıcıları, genellikle yapay zeka ile makine öğrenimi için kullanılıyor. Bu kapsamda veri akışında darlıklar yaşanırken yeni çalışma Kaliforniya Üniversitesi tarafından açıklandı. Araştırmacılar, işlem hızını büyük ölçüde artırabilmek için, mevcut farklı bileşenlerin aynı anda çalıştığı bir yöntemi paylaştı. Bu araştırmayı görenler, "Geleceğin teknolojisi" olarak nitelendiriyor.
İŞLEM HIZINI 2 KAT YÜKSELTİYOR
Araştırma adı, "SHMT- Eşzamanlı ve Heterojen Çoklu İş Parçacığı" olurken, geleneksel programlama modellerinden uzak kalıyor. Programa yöntemlerinde SHMT, birden fazla bileşenin çeşitliliği veya hetorojenliğinden faydalanarak, hesaplama işlemini bölüp donanım birimleri arasına dağıtıyor. Paralel işlem olarak bilinen bu yöntemle testler yapıldı.
SHMT çok çekirdekli ARM işlemci, Nvidia Maxwell yapısıyla GPU ve Google Tensor Processing Unit donanım hızlandırıcısı kullanan araştırmacılar testi bu şekilde gerçekleştirdi. Araştırmaların sonucunda, işlem hızında 1,96 kat artış tespit edilirken, güç tüketimi ise yüzde 51 oranında azaldı.
AYNI DONANIM, DAHA YÜKSEK PERFORMANS
Araştırma sonucunda bilgisayarda donanım değişikliği ya da yükseltmesi yapmadan yüksek performans elde edilebilir. Daha az maliyetle bu projelerin hayata geçirilmesi beklenirken, telefonlar, tabletler ve bilgisayarlardaki yazılım kütüphanesini kullanarak yapılabilir. Araştırmacıların açıklamalarına göre, donanım desteği ve hangi uygulamaların daha fazla destekleyeceği kapsamında daha fazla araştırmaya gerek duyuyor.
