カリフォルニア大学リバーサイド校の研究チームが、既存のハードウェアを使用してコンピュータの処理速度を2倍にする方法を発見しました。この新しいシステムは「同時異種マルチスレッディング」（SHMT）と呼ばれ、グラフィックス処理ユニット（GPU）、人工知能（AI）や機械学習（ML）のためのハードウェアアクセラレータ、またはデジタル信号処理ユニットを同時に使用して情報を処理します。
この技術は、マルチコアARMプロセッサ、NVIDIA GPU、およびTensor Processing Unitハードウェアアクセラレータを同時に使用することで、1.96倍の速度向上とエネルギー消費量を51%削減することに成功しました。この方法は、新しいプロセッサを追加することなく、既にデバイスに搭載されているコンポーネントを活用することで、コンピュータハードウェアのコスト削減や、データ処理センターでのサーバー稼働に伴う炭素排出量の削減、さらにはサーバー冷却のための希少な淡水資源の節約にも寄与する可能性があります。
ただし、このシステムの実装、ハードウェアサポート、コード最適化、最も恩恵を受けるアプリケーションの種類など、いくつかの課題についてはさらなる調査が必要であると研究チームは指摘しています。この研究成果は、カナダのトロントで開催された第56回IEEE/ACM国際マイクロアーキテクチャシンポジウムで発表され、IEEEによって「コンピュータアーキテクチャ会議のトップピックス」の一つとして選出されました。
【ニュース解説】
カリフォルニア大学リバーサイド校の研究チームが、既存のコンピュータハードウェアを用いて処理速度を2倍にする技術を開発しました。この技術は「同時異種マルチスレッディング」（SHMT）と名付けられ、グラフィックス処理ユニット（GPU）、人工知能（AI）や機械学習（ML）のためのハードウェアアクセラレータ、デジタル信号処理ユニットなど、異なる種類の処理ユニットを同時に活用して情報を処理します。
この技術の革新性は、既にデバイスに搭載されている複数の処理ユニットを同時に使用することで、処理速度を大幅に向上させる点にあります。従来、これらの処理ユニットは個別に情報を処理しており、情報が一つのユニットから次へと移動する際にボトルネックが発生していました。SHMT技術により、これらのユニットが同時に情報を処理することで、このボトルネックを解消し、処理速度を向上させることが可能になります。
この技術の導入により、コンピュータハードウェアのコスト削減、データセンターの運用コスト削減、環境への影響軽減など、多岐にわたるメリットが期待されます。特に、データセンターでは膨大な量の電力が消費され、大量の炭素排出や水資源の消費が問題となっています。SHMT技術による処理効率の向上は、これらの問題の緩和に寄与する可能性があります。
しかし、この技術の実装にはいくつかの課題が存在します。具体的には、異なる種類の処理ユニットを効率的に同時に使用するためのハードウェアサポート、コードの最適化、特に恩恵を受けるアプリケーションの特定など、技術的な問題が挙げられます。これらの課題に対処するためには、さらなる研究と開発が必要です。
長期的な視点では、SHMT技術はコンピュータアーキテクチャのパラダイムシフトをもたらす可能性があります。この技術が広く採用されれば、コンピュータの性能向上だけでなく、エネルギー消費の削減や環境への影響軽減にも大きく貢献することが期待されます。また、AIやMLなどの分野での応用が進む中、処理速度の向上はこれらの技術の発展をさらに加速させることにも繋がるでしょう。
from Method identified to double computer processing speeds.
