Cihazın sürətləndirilməsi

Cihazın sürətləndirilməsi () — cihazın müəyyən hesablama və ya emal əməliyyatlarını daha sürətli həyata keçirməsi üçün xüsusi aparat komponentlərindən istifadə edilməsidir. "FPGA Architectures from 'A' to 'Z'" by Clive Maxfield 2006 Prosessorların (CPU-ların) əlavə yükünü azaltmaqla yanaşı, müəyyən əməliyyatları daha səmərəli və yüksək performansla yerinə yetirməyi mümkün edir. Sürətləndirmə əsasən tətbiq olunan sahənin xüsusiyyətlərinə uyğun müxtəlif növ komponentlər vasitəsilə həyata keçirilir.

 Komponentləri 
 Qrafik kartlar (GPU sürətləndirilməsi) 
Qrafik prosessorlar (GPU-lar) paralel emal üçün yüksək optimallaşdırılmışdır və çoxsaylı nüvələri ilə eyni anda minlərlə əməliyyatı yerinə yetirə bilir. GPU-lar ilk olaraq kompüter qrafikasını və oyunları sürətləndirmək üçün hazırlanmışdır, lakin maşın öyrənməsi, dərin öyrənmə və elmi tədqiqat sahələrində də istifadə edilir. CUDA və OpenCL kimi proqramlaşdırma interfeysləri GPU-ların bu sahələrdə istifadəsini asanlaşdırır.

 Sahədə proqramlaşdırılan qapı sxemləri 
FPGA-lar xüsusi bir proqramlaşdırılabilir aparat təbəqəsi təqdim edərək, dizaynerlərə çox müxtəlif tətbiqlərə uyğun xüsusi arxitekturalar yaratmağa imkan verir. FPGA-lar maşın öyrənməsi, süni intellekt, şəbəkə təhlükəsizliyi və hətta video kodlama kimi sahələrdə sürətləndirmə üçün istifadə olunur. Onların çevik proqramlaşdırılabilir olması xüsusi tapşırıqlar üçün təkrarlanan emal əməliyyatlarının çox səmərəli şəkildə optimallaşdırılmasını mümkün edir.

 Əsasən tətbiq olunan inteqral sxemlər (ASIC) 
ASIC-lər müəyyən bir tapşırığı yerinə yetirmək üçün dizayn edilmişdir və yüksək optimallaşdırılmış aparat quruluşuna malikdirlər.Kit Eaton. "1,000 Core CPU Achieved: Your Future Desktop Will Be a Supercomputer". 2011. "Scientists Squeeze Over 1,000 Cores onto One Chip". 2011.    Onlar xüsusi bir tətbiq üçün ən yüksək performans və enerji səmərəliliyini təmin edir. Məsələn, Google Tensor Processing Units (TPU) maşın öyrənməsi üçün xüsusi optimallaşdırılmış ASIC-lərdir. ASIC-lər yüksək xərc tələb etsə də, böyük miqyaslı tətbiqlərdə əvəzolunmazdırlar.

 Süni intellekt və sinir şəbəkəsi sürətləndiriciləri 
Maşın öyrənməsi və sinir şəbəkəsi tətbiqlərində istifadə edilən xüsusi aparat sürətləndiriciləri, sinir şəbəkəsi modellərinin emal sürətini artırmaq üçün xüsusi arxitektura ilə təchiz olunmuşdur. NVIDIA Tensor Cores kimi xüsusi strukturlar dərin öyrənmə əməliyyatlarını sürətləndirir, sinir şəbəkəsinin məşq və test mərhələlərini daha sürətli edir.

 Tətbiq səviyyəsində sürətləndirici kartlar 
Şəbəkə trafiki emalı, məlumat sıxılma, təhlükəsizlik funksiyaları (şifrələmə/deşifrələmə), video kodlama kimi tətbiq sahələri üçün xüsusi sürətləndirici kartlar da mövcuddur. Bu kartlar həmin funksiyaları CPU yükü olmadan daha yüksək sürətlə həyata keçirməyə imkan verir. Məsələn, video kodlama sürətləndirməsi üçün xüsusi kartlar böyük həcmli video məlumatların işlənməsini və ötürülməsini səmərəli edir.

 RAM və disk sürətləndirilməsi (Cache və SSD) 
Əlavə ön yaddaş () təbəqələrinin istifadəsi və SSD disklər kimi daha sürətli saxlama cihazlarının tətbiqi məlumatın oxuma-yazma əməliyyatlarını sürətləndirir. Cache yaddaşı CPU-nun RAM-dan daha sürətli məlumat almasına imkan verir, SSD isə ənənəvi HDD-lərlə müqayisədə oxuma və yazma sürətini qat-qat artırır.

 Cihazın sürətləndirilməsi istifadəsi 
Cihazın sürətləndirilməsi həm şəxsi istifadəçilərə, həm də müəssisələrə daha sürətli emal performansı, yüksək səmərəlilik və enerji qənaəti təmin edir.Zhoukun WANG and Omar HAMMAMI. "A 24 Processors System on Chip FPGA Design with Network on Chip".   Bununla yanaşı, bu sürətləndirmələr daha sürətli məlumat analizi, qrafiklərin işlənməsi, maşın öyrənməsi modellərinin sürətlə inkişafı və real vaxt rejimində məlumatların emalı üçün vacibdir.MicroBlaze Soft Processor: Frequently Asked Questions  

 İstinadlar 

 Xarici keçidlər 


Kateqoriya:İnformatika