خوارزمية تتنبأ باستهلاك طاقة المعالج بسرعة مذهلة

قام مهندسو الحاسوب في جامعة ديوك بتطوير طريقة جديدة تستخدم الذكاء الاصطناعي (AI) يمكنها التنبؤ بدقة باستهلاك طاقة معالج الحاسوب. الميزة الأكثر إثارة للإعجاب في هذه الطريقة الجديدة هي khảية تنفيذها هذه المهمة أكثر من تريليون مرة في الثانية ، مع استخدام قدرة حسابية منخفضة للغاية.

تقنية APOLLO

تسمى التقنية الجديدة APOLLO ، وقد تم التحقق منها على معالجات دقيقة عالية الأداء في العالم الحقيقي. يمكن تطبيقها بطرق مختلفة ، بما في ذلك تحسين كفاءة المعالجات الدقيقة وإبلاغ تطويرها.

نشر البحث الذي يصف هذه الطريقة الجديدة في MICRO-54: الندوة السنوية الرابعة والخمسين للجمعية الدولية للهندسة المعمارية للميكروبروسيسور.

Zhiyao Xie هو المؤلف الأول للورقة ومرشح دكتوراه في مختبر Yiran Chen ، الذي هو أستاذ الهندسة الكهربائية والحاسوب في جامعة ديوك.

“هذا هو مشكلة تم دراستها بشكل مكثف وتعتمد تقليديا على دوائر إضافية لمعالجتها” ، قال Xie. “لكن我们的 نهج يعمل مباشرة على المعالج في الخلفية ، مما يفتح العديد من الفرص الجديدة. أعتقد أن هذا هو السبب في أن الناس متحمسون له”.

معالجات الحاسوب الحديثة

تعتمد معالجات الحاسوب الحديثة على دورات الحساب التي تتم 3 تريليون مرة في الثانية. من أجل الحفاظ على أداء الشريحة وكفاءتها ، يجب تتبع استهلاك الطاقة لهذه التحولات السريعة. عندما يستخدم المعالج طاقة كبيرة جدا ، يمكن أن يؤدي ذلك إلى ارتفاع درجة الحرارة والتلف. عندما تتغير الطاقة بسرعة ، يمكن أن تسبب مشاكل كهرومغناطيسية داخلية تؤدي إلى تباطؤ المعالج.

يمكن للبرامج التنبؤ بذلك ووقف هذه الحالات القصوى ، ويمكن لمهندسي الحاسوب استخدامها لحماية الأجهزة وزيادة الأداء. ومع ذلك ، يتطلب هذا العملية أجهزة إضافية وقدرة حسابية.

“APOLLO تقترب من خوارزمية مثالية لتخمين الطاقة التي هي دقيقة وسريعة ويمكن بناؤها بسهولة في نواة المعالج بتكلفة منخفضة للطاقة” ، قال Xie. “وبسبب أنها يمكن استخدامها في أي نوع من وحدة المعالجة ، يمكن أن تصبح مكونًا شائعًا في تصميم الشريحة في المستقبل”.

استخدام الذكاء الاصطناعي

تستخدم APOLLO الذكاء الاصطناعي لتنفيذها. تعتمد الخوارزمية على الذكاء الاصطناعي لتحديد واختيار 100 من إشارات المعالج التي تتوافق مع استهلاك الطاقة. ثم يتم استخدام هذه الإشارات البالغ عددها 100 لإنشاء نموذج لاستهلاك الطاقة ، ويتم مراقبتها من قبل الخوارزمية لتنبؤ أداء الشريحة في الوقت الفعلي.

هذه العملية مستقلة ومدفوعة بالبيانات ، مما يعني أنها يمكن تنفيذها على معظم أنواع معمارية لمعالج الحاسوب.

“بعد أن يختار الذكاء الاصطناعي الإشارات 100 ، يمكنك النظر إلى الخوارزمية وsehen ما هي” ، قال Xie. “الكثير من الاختيارات لها معنى منطقي ، ولكن حتى لو لم يكن كذلك ، يمكن أن توفر ملاحظات للمصممين عن طريق إبلاغهم بالأعمال التي تتوافق بشكل قوي مع استهلاك الطاقة والأداء”.

يقول الباحثون إن الخوارزمية لا تزال تحتاج إلى اختبار وتقييم شامل على منصات مختلفة. هذا هو ما يتطلب قبل أن تتمكن من تبنيها الشركات المصنعة للمعالجات التجارية.