تعدد الخيوط المتزامن وغير المتجانس

تُعدّ تقنية المعالجة المتعددة المتزامنة وغير المتجانسة ( SHMT ) إطار عمل برمجي يستفيد من أنظمة الحوسبة غير المتجانسة التي تحتوي على مزيج من وحدات المعالجة المركزية (CPUs) ووحدات معالجة الرسومات (GPUs) وأجهزة التعلم الآلي ذات الأغراض الخاصة ، مثل وحدات معالجة الموترات (TPUs). ^{[ 1 ] [ 2 ]}

تعالج كل وحدة من وحدات المعالجة المعلومات بطريقة مختلفة. غالباً ما يتعين نقل البيانات بين المعالجات، مما قد يخلق اختناقات، حيث يعاني أحد المعالجات من نقص الموارد أثناء انتظاره انتهاء معالج آخر من معالجة البيانات. ^{[ 1 ]}

يُعرّف النظام المعالجات الافتراضية والعمليات الافتراضية (VOPs). تُقسّم العمليات الافتراضية إلى عملية واحدة أو أكثر من العمليات عالية المستوى (HLOPs). ثم يُوزّع النظام هذه العمليات على المعالجات. بعد ذلك، يقوم نظام التشغيل بربط المعالجات الافتراضية بالمعالجات الفعلية ديناميكيًا، مع تقييم مدى توافر الموارد لضمان انشغال جميع المعالجات. يستخدم المُجدوِل سياسة خفيفة الوزن ووااعية بالجودة لسرقة العمل (QAWS). ^{[ 1 ]}

تستخدم بيئات التشغيل التقليدية تخصيص معالج واحد (مجموعة) لكل مهمة فرعية، تاركةً أنواع المعالجات الأخرى في وضع الخمول. بعبارة أخرى، تعمل وحدة المعالجة المركزية (أو وحدات المعالجة المركزية) (ربما بالتوازي)، ثم عند اكتمال تلك المهمة الفرعية، تُسلّم المهمة الفرعية التالية إلى وحدة معالجة الرسومات (أو وحدات معالجة الرسومات). وعند انتهائها، تُسلّم المهمة الفرعية التالية إلى وحدة معالجة الموتر (أو وحدات معالجة الموتر). ^{[ 2 ]}

تتيح إضافة تقنية تسلسل العمليات البرمجية تشغيل المهمة الفرعية الثانية باستخدام نتائج جزئية من المهمة الفرعية الأولى، مما يحسن من استخدام الموارد. ^{[ 2 ]}

تتجاوز تقنية SHMT ذلك، إذ تُحدد المهام الفرعية التي يمكن تشغيلها بشكل مستقل عن غيرها وتُسندها إلى نوع المعالج المناسب، مما يُتيح توازيًا أفضل. يمكن تنفيذ بعض المهام الفرعية على أنواع متعددة من المعالجات. تستطيع SHMT تقسيم مهمة فرعية واحدة بين هذه الأنواع. وبالتالي، يكمن الإنجاز الأساسي في تشغيل عدد أكبر من المعالجات في وقت واحد، مما يُقلل من الوقت وتكاليف الطاقة. ^{[ 2 ]}

اختبر الباحثون المفهوم باستخدام تكوين هاتف ذكي نموذجي تم تعديله بحيث يشبه خادم مركز البيانات. ^{[ 1 ]}

كانت المكونات المادية عبارة عن وحدة Jetson Nano من Nvidia، تحتوي على معالج رباعي النواة ARM Cortex-A57 (CPU) و128 نواة معالجة رسومية (GPU) من معمارية Maxwell . تم توصيل وحدة معالجة Tensor من Google Edge عبر منفذ M.2 Key E. تواصلت المعالجات عبر واجهة PCI Express (PCIe) مدمجة. تم تخزين البيانات المشتركة في ذاكرة LPDDR4 سعة 4 جيجابايت وواجهة 64 بت . تضيف وحدة معالجة Tensor من Edge ذاكرة جهاز إضافية سعة 8 ميجابايت. كان نظام التشغيل المستخدم هو Ubuntu Linux 18.04. ^{[ 1 ]}

بالمقارنة مع النظام التقليدي، زاد الأداء بمقدار 1.95 ضعف، بينما انخفض استهلاك الطاقة بنسبة 51%، وذلك في مجموعة من المعايير، بما في ذلك Black–Scholes وDCT8X8 وDWT و FFT وHistogram وHotspot و Laplacian وMF وSobel وSRAD وGMEAN. ^{[ 1 ]}

• المعالجة المتعددة غير المتماثلة
• التوازي على مستوى التعليمات (ILP)
• الحوسبة المتوازية
• المعالجة المتعددة المتزامنة
• معالج فائق القياس
• المعالجة المتعددة المتناظرة (SMP)
  • SMP متغير
• الخيوط (الحوسبة)