Özel | ISCA, bilgisayar mimarisi konusundaki en büyük konferans, 2017 Turing Ödülü sahipleri altın çağı dört gözle bekliyor
Genel amaçlı bilgi işlemin gelişimi, makine öğrenimini besledi ve makine öğrenimi de özel bilgi işlemin olasılıklarını aydınlattı.
AI Technology Review Press: Son zamanlarda, 45. ISCA olan ISCA 2018, yerel saatle 2-6 Haziran tarihleri arasında Los Angeles, California'da düzenlendi.
ISCA (Uluslararası Bilgisayar Mimarisi Sempozyumu), ACM SIGARCH (Bilgisayar Sistem Mimarisi Özel İlgi Grubu) ve IEEE TCCA (Bilgisayar Mimarisi Teknik Komitesi) tarafından ortaklaşa düzenlenen, bilgisayar mimarisi alanında üst düzey bir akademik konferanstır. Bilgisayar alanında çeşitli uygulama ve yeteneklerin geliştiği, büyük veri ve derin öğrenmenin yeni gelişim dalgalarını tetiklediği modern çağda, ISCA'nın konferanslarının ölçeği de 785'ten fazla katılımcının tarihsel rekoruna yakın bir şekilde genişledi ve geçen yıla göre 17 artış gösterdi. Toplam 378 makale gönderildi, son kabul edilen bildiri sayısı 64 ve kabul oranı% 17 idi. Kurulduğu 1973'ten 2008'e kadar Pekin'de düzenlenen 35. ISCA konferansında Çin anakarasındaki araştırma kurumlarının sadece 5 makale yayınladıkları anlaşılıyor. Bu rakamların hepsi bilgisayar mimarisi alanının derinliğini, ISCA toplantılarının zorluğunu ve itibarını yansıtıyor. (Buna karşılık, son yıllarda makine öğrenimi ile ilgili konferanslarda yapılan çok sayıda başvuru, herkesin "sorun nedir, makaleleri de yayınlayabilirim" inancının bir yansıması olarak görülebilir)
Düzenli konferans raporu, yuvarlak masa tartışması, tez oturumu, atölye çalışması, eğitim ve Los Angeles şehir gezi otobüsü turuna ek olarak, konferansın öne çıkan özelliklerinden biri Turing Ödülü sahibi John L. Hennessy ve David A. Patterson derse katıldı. Aslında ikisi, bilgisayar mimarisini tasarlamak ve değerlendirmek için sistematik ve kantitatif bir yöntem icat ettiği için "Bilgisayar alanında Nobel Ödülü" olarak bilinen Turing Ödülü'nü kazandı. İşlemci endüstrisi, ISCA konferansının ana konularından biri olan kalıcı bir etki yarattı "(ACM ödül konuşması). Ödülü kazandıktan sonra ISCA'da bir açılış konuşması yaptılar ve ikisi en içten alkışı ve en yüksek saygıyı almış olmalı.
ISCA 2018 sahnesi, John L. Hennessy (solda) ve David A. Patterson (sağda) Alan Turing'in büstüyle poz veriyor
Konferansa Genel Bakış
İlk sabah yapılan açılış konuşmasında, organizasyon komitesi önce toplantı genel bakışını tanıttı. Yukarıda belirtildiği gibi, bu yıl ISCA'da 785'ten fazla katılımcı vardı ve düzenli toplantıya yaklaşık 710 katıldı. Bu sayı, 45 yıl içinde ISCA için yeni bir tarihsel rekor kırabilir. Konferansta, bulut ve veri merkezi, yeni ortaya çıkan uygulama hızlandırma, ön yükleme, dil ve model, sanal bellek, korelasyon ve depolama siparişi, ortaya çıkan paradigma, kalıcılık gibi konular dahil olmak üzere 18 kağıt rapor oturumu oluşturuldu. Son yıllarda popüler hale gelen yeni bellek, depolama, denetleyiciler ve kontrol sistemleri, mobil platformlar, güvenlik, İnternet, GPU ve makine öğrenimi sistemleri.
John Hennessy ve David Patterson'un Turing Ödülü kazanan konuşmalarına ek olarak, üç özel konuk Kim Hazelwood, Kunle Olukotun ve Doug Burger'ın açılış konuşmaları ve ACM-IEEE CS Eckert-Mauchly Ödülü sahibi Susan Eggers'ın bir konuşması da vardı.
ISCA 2018 geçen yıla göre% 17 artışla 378 makale gönderdi; kabul edilen makale sayısı 64 ve kabul oranı% 17 idi. Kabul sonucu, makalenin program komitesi tarafından iki aşamalı ayrıntılı incelemesinden gelir. Gönderilen makalelerdeki en çok araştırma konuları hızlandırma ve alana özgü mimarilerdir. İlk on sıcak konu arasında bellek sistemleri, çok çekirdekli ve paralel mimariler, mikro mimariler, düşük güçlü mimariler ve teknolojiler, yeni ortaya çıkan bellek teknolojileri, hiyerarşik önbellekler ve gelişmekte olan bilgi işlem yer alır. Mimari, bulut ve veri merkezi ölçekli bilgi işlem, bilgisayar sistemlerinin değerlendirilmesi.
Organizasyon komitesi ayrıca konferanstaki cinsiyet dengesini de saymayı başardı: Yazarlar, bildiri gönderirken gönüllü olarak cinsiyet bilgisi sağlayabilir ve makalelerin yaklaşık% 37'si bilgilerin sunulmasına katılır; Makalenin bu bölümünün istatistiksel sonucu, makalelerin yaklaşık% 15'idir. Gönderide en az 1 kadın yazar bulunmakta ve kabul edilen bildirilerin% 15'i ilk yazardır! Organizasyon komitesi ayrıca bu alandaki cinsiyet oranının gelecekte de iyileşmeye devam edeceğini umuyor.
Özel konuk konuşması
Konuşmanın ilk özel konuğu Facebook'tan Kim Hazelwood'du. Kim, Facebook AI Infrastructure Foundation'ın başkanıdır. Bu ekibin sorumluluğu, Facebookun üretim ve mobil makine öğrenimi uygulamaları için verimli ve ölçeklenebilir yazılım ve donanım platformları tasarlamaktır. Kendi Araştırma ilgi alanları arasında yük tanımı, performans analizi, bilgisayar sistemi mimarisi ve ölçeklenebilir veri merkezi sistemleri yer alır.
Kim Hazelwoodun konuşma konusu "Facebook Ölçeğinde Uygulamalı Makine Öğrenimi: Fırsatı Hype'tan Ayırma" (Facebook ölçeğindeki makine öğrenimi uygulamaları: çılgınlıktan fırsatları görme) idi ve abartılı makine öğrenimi konseptinin arkasında Facebookun gerçekten Makine öğrenimi teknolojisi uygulanarak yapılan çabalar ve ilgili keşifler; burada ayrıca makine öğrenimi ve bilgisayar mimarisi tasarımının kesişme noktası da var. Makine öğrenimi alanında araştırmacılar ve uygulama geliştiriciler için bazı ilham verici bilgiler var:
Bir modeli belirli miktarda veriyle eğitmenin ne kadar hesaplama ve ne kadar sürdüğünü herkes bilir, öyleyse çıkarım aşamasında hesaplama gereksinimi nedir? Aslında, Facebook'un makine öğrenimi modeli 5 milyar dil çevirisi dahil her gün 200 milyardan fazla çıkarım yapıyor ve milyonlarca kez otomatik algılama sistemi sahte hesapları aktif olarak siliyor.
Makine öğrenimi teorisini inceleyenlerin bakış açısından, iş akışının beş bölüme ayrılması doğaldır: "veri-özellikler-eğitim-değerlendirme-akıl yürütme". Makine öğrenimi algoritmalarının uygulanması için sistem gereksinimlerine göre, bilgisayar mimarisi araştırmacılarının gözünde makine öğrenimi, veri depolama, ağ bağlantısı ve bilgi işlem yeteneklerinde yeni zorluklar ortaya çıkarmaktadır.
Makine öğrenimi sistemlerinin büyük ölçekli uygulamasında sistem darboğazları nerede? Artık hesaplama ve depolama için birçok paralelleştirme yöntemimiz var, bu nedenle Amdahl yasasına göre, en büyük darboğaz (paralelleştirilmesi zor) ağ bağlantıları haline geldi.
Mühendislik açısından bakıldığında, ne tür araştırma yatırım yöntemleri etkilidir? Önemli olan ne olursa olsun yatırım yapmak değildir ve yatırımın derecesi fırsata (yani, sistem darboğazına) karşılık gelmelidir. Ağ faktörü sistem darboğazına% 75 katkıda bulunursa, o zaman% 75 zaten popüler olan bilgi işlem alanına yatırım yapılmamalı, ancak ağ faktörüne% 75 yatırılmalıdır.
Bu yüzden Kim, kendi "fırsat denklemini" de ortaya koydu: Doğru yatırım yolu, biraz dengesizlik gerektirir; başkalarının kaynaştığı alanlara dikkat edin. Pek çok araştırmacının ilgisini çeken alanlar arasında niceleme, donanım muhakeme hızlandırıcı girişimleri ve gereksiz derin öğrenme yöntemleri bulunmaktadır. Bilgi işlem, ağ ve depolama, araçlar, derleyiciler, yazılım ve uçtan-uca çözümler arasındaki denge çok sıcak değil ve yatırım için daha uygun.
Dünyada zaten sinir ağı uygulamaları çalıştıran 1 milyardan fazla cep telefonu var. Mobil cihazlarda yerel olarak çalışan makine öğrenimi algoritmaları gizlilik, yerel yanıt verme ve kullanıcı deneyimi açısından daha iyi performansa sahiptir, ancak mobil cihazlar için en büyük zorluk, işlem gücünün çok sınırlı olmasıdır, ARM işlemcileri kullanan cihazların% 60'ı Hala eski 32-bit arm-v7 komut setine dayanıyor ve cihazların yarısından fazlasında 4'ten fazla çekirdek yok. Bunun sonucu, cihazların% 20'sinden daha azının en yüksek bilgi işlem performansının 200 GFlop'tan daha yüksek olması ve 600'den fazla GFlop'a sahip olanlar neredeyse nadir olmasıdır.
Ağ bağlantı durumu da iyimser değil. 4G ağının kapsama alanı çok sınırlı, 2G'nin bile sahip olmadığı pek çok alan var. (Leifeng.com AI Technology Review'dan not: Facebook'un ayrıntılı verisi olmadığı için Çin siyah. Aslında, Çin Bilgi ve İletişim Teknolojileri Akademisi tarafından Haziran 2017 itibarıyla yayınlanan verilere göre, Çin yaklaşık 3 milyon 4G baz istasyonu inşa etti. Dünyadaki toplam 4G baz istasyonu sayısı sadece yaklaşık 5 milyondur)
Mobil cihazlarda çalışan makine öğrenimi modelleri geliştirmek istiyorsanız, ciddi ekolojik parçalanma da birçok sorunu beraberinde getirir: 20'den fazla yonga üreticisi, 25'ten fazla işlemci mikro mimarisi, 15'ten fazla GPU mimarisi ve iki Genel işletim sistemleri, üç temel grafik API'si ve iki temel bilgi işlem API'si.
Mobil bilgi işlemin zorluklarına ek olarak, büyük ölçekli ölçeklenebilir makine öğrenimi uygulamalarının ayrıca gündüz ve gece yük dengesizliği, donanım tesisi tedarik ataleti, felaket toleransı ve kurtarma ve yazılım platformu tasarımı gibi zorluklarla yüzleşmesi gerekir. Konuşmanın sonunda Kim, herkesin çeşitli teknolojilerin geliştirilmesinin temel yasalarını unutmayacağını ve bunu gerçekten önemli sorunları çözmeye odaklanmak için kullanacağını umuyor.
Turing Ödül Konuşması
Alphabet Başkanı ve Stanford Üniversitesi eski başkanı John Hennessy ve UC Berkeley Üniversitesi'nden emekli profesör David Patterson'un Turing Ödüllü konuşması doğal olarak konferansın en önemli noktalarından biriydi. Konuşmalarının konusu "Bilgisayar Mimarisi için Yeni Bir Altın Çağ: Etki Alanına Özgü Donanım / Yazılım Ortak Tasarımı, Gelişmiş Güvenlik, Açık Komut Setleri ve Çevik Yonga Geliştirme" (Bilgisayar mimarisinin yeni altın çağı: alana özgü yazılım ve donanım İşbirlikçi tasarım, gelişmiş güvenlik, açık komut seti ve çevik yonga geliştirme).
Konuşmanın ana noktaları şöyle:
Carver Mead ve Lynn Conway 1980'lerde yonga tasarımını siviller yaptığından ve üst düzey programlama dilleri makine dillerinin yerini aldığından beri, RISC'deki bilgisayar mimarisi yenilikleri, süper skalar, çok düzeyli önbelleğe alma, tahmin ve derleme elektronik bilgisayarların gelişimini başlattı. Altın çağda, bilgisayarların performansı neredeyse her yıl% 60 artabilir. 1990'ların ve 2000'lerin sonlarında, bilgisayar mimarisindeki yenilik yavaşlamaya başlasa da, sürekli artan işlemci frekansı ve artan işlemci önbelleği, bilgisayar performansında sürekli gelişmelere yol açtı. Son yıllara kadar, Dennard'ın ölçeklendirme yasası ve Moore yasası da başarısız olmaya başladı. 2017'de, tek çekirdekli işlemenin performansı önceki yıla göre yalnızca% 3 arttı. İşlemci performansını iyileştirmenin zorluğuna ek olarak, Spectre gibi güvenlik açıkları, çalışma zamanı saldırılarına dayalı bilgi sızıntısı riskini de gösterir.
Son altın çağ sona erdi, ancak John Hennessy ve David Patterson yeni bir altın çağın başlamak üzere olduğuna inanıyor. Bu altın çağın temaları, büyük ölçüde iyileştirilmiş maliyet, performans, enerji tüketimi ve güvenliktir. Dennard'ın ölçeklendirme yasasının ve Moore yasasının katlanarak artırılmış kaynaklar sağlamaya devam etmekteki başarısızlığı ile karşı karşıya kalan bu hesaplamalı mimari zorluklarının çözülmesi önceki zorluklardan daha zordur. İkili, aşağıdaki alanların bu yeni çağ için kritik olduğuna inanıyor:
1. Üst düzey ve alana özgü dil hizmetleri için yazılım ve donanımın birlikte tasarımı
Python gibi üst düzey programlama dilleri ve TensorFlow gibi alana özgü programlama dilleri, yazılımın yeniden kullanımını ve soyutlama düzeylerini geliştirerek program geliştiricilerin üretkenliğini büyük ölçüde artırır. 1980'lerde, C derleyicisi ve RISC tabanlı derleyici-mikro mimari ortak tasarımı üç kat performans artışı getirdi.Yeni altın çağdaki yeni teknolojik gelişmeler muhtemelen yeni derleyiciler ve yeni alanlar getirecektir. Özel bilgi işlem mimarisi, on kat veya daha fazla performans artışı bir hayal değil.
2. Gelişmiş güvenlik
Son 40 yılda, bilgi teknolojisinin gelişimi hızla değişti, ancak bilgi güvenliği savaşında zemin kaybediyoruz. Şimdiye kadar, insanların bilgi işlem mimarilerinin güvenliği için gereksinimleri, sanal makinelerin çalışması için sayfalama düzeyinde koruma ve destekle sınırlıdır. Hesaplama süresinin uzunluğuna göre korunması gereken verileri sızdırabilen Specture gibi saldırı yöntemlerinin ortaya çıkmasına neden olan, çalışma zamanı için bilgisayar mimarisi tanımının cehaletidir. Mimarların bilgisayar mimarisini yeniden tanımlama zamanı geldi.Çalışma zamanı saldırıları sırasında verileri sızıntılardan korumak veya en azından bu riski önemli ölçüde azaltmak için güvenlik en önemli öncelik olmalıdır.
3. Ücretsiz ve açık bilgi işlem mimarisi ve açık kaynak uygulaması
Yukarıda bahsedilen problemleri iyileştirmek için, özel ISA için elde edilmesi zor olan komut seti mimarisinin (ISA) değiştirilmesi gerekebilir. John Hennessy ve David Patterson, bu zorlu zorlukların üstesinden gelebilmek için sadece mevcut ISA sahipleri için çalışan mühendislerin değil, daha akıllı beyinlerin de katılabileceğini umuyor. O halde, RISC-V gibi ücretsiz ve açık bir ISA araştırmacılar için harika bir hediye olabilir, çünkü:
-
Birçok farklı kuruluştan kişiler aynı anda RISC-V'ye katkıda bulunabilir.
-
Tasarımında modülerliğe ve ölçeklenebilirliğe dikkat eder
-
Hepsi açık kaynak olan, özelleştirilebilen ve değiştirilebilen bir derleyici, işletim sistemi ve hata ayıklayıcı da dahil olmak üzere eksiksiz bir yazılım yığını ile birlikte gelir.
-
Modern bir ISA olarak, bulut seviyesindeki sunuculardan mobil ve IoT cihazlarına kadar çeşitli uygulamalar için yetkin olabilir.
-
RISC-V, uzun vadeli istikrarını ve uzun vadeli gelişimini garanti eden 100 üyeli bir vakıf tarafından desteklenmektedir.
Daha önce farklı olan, açık bir ISA'nın artık uygulanabilir olmasıdır, çünkü birçok mühendis artık fikri mülkiyet haklarının entegrasyonu yoluyla çeşitli ürünler için yonga üzerinde sistem (SoC) tasarlamaktadır ve ARM ayrıca fikri mülkiyet haklarını da belirtmiştir. ISA için yetkilendirme yapılabilir.
Öte yandan, açık bilgi işlem mimarisi, hem FPGA hem de gerçek yongalar için açık kaynaklı işlemci tasarımı olasılığını da beraberinde getiriyor.Geleceğin mimarlarının yalnızca mevcut RISC-V tasarımını ve ilgili yazılım yığınını değiştirmesi gerekiyor. . FPGA uygulanan işlemcinin çalışma hızı yalnızca 100MHz olsa bile, bu, on milyarlarca talimat çalıştırmak veya gerçek saldırılara karşı savunma yeteneklerini test etmek için ağ üzerinde konuşlandırmak için yeterlidir. FPGA'lerin esnekliği ile RISC-V ekosistemi, yeni işlevlerin deneysel keşfinin dağıtımını, değerlendirmesini ve yinelemeli yükseltme sürecini birkaç yıldan birkaç güne kısaltabilir. Bu tür bir hayal gücünü gerçekleştirmek için gereken fikri mülkiyet, CPU, GPU, sinir ağı hızlandırıcı, bellek denetleyicisi, PCIe denetleyicisi vb. İle sınırlı olmayacaktır. Moore Yasasının sona ermesiyle, süreç kararlılığının iyileştirilmesi de bu hedefe ulaşmayı eskisinden daha kolay hale getiriyor. Yazılım mühendislerinin veritabanı sistemleri ve işletim sistemleri gibi açık kaynaklı projelerin geliştirilmesine katılabilmesi gibi, bu talep aynı zamanda donanım mimarlarının gelecekte büyük ölçekli bir etkiye sahip olmasına da izin verecektir.
4. Çevik çip geliştirme
Bilgi işlem mimarisi yeniliğinin odağı, genel amaçlı bilgi işlem CPU'larından etki alanına özgü ve heterojen bilgi işlem işlemcilerine doğru kayarken, çip tasarım süresi ve maliyetinde de büyük atılımlara ihtiyaç vardır (tıpkı 1980'lerde VLSI atılımı gibi). Küçük ölçekli ekipler ayrıca belirli bir alan veya uygulama için özel yongalar tasarlayabilmelidir. Bu, donanım tasarım sürecinin daha verimli ve modern yazılım tasarımına daha çok benzemesini gerektirir.
Büyük yonga şirketleri tarafından benimsenen yukarıdan aşağı / tek yönlü şelale geliştirme sürecinin aksine, çevik geliştirme süreci, küçük ekiplerin çalışan ancak tamamlanmamış yonga prototip tasarımlarını tasarlamasına ve yinelemeli olarak yükseltmesine olanak tanır. Tesadüfen, yazılımın yeniden kullanılabilirliğini iyileştiren programlama dili iyileştirmeleri artık en son donanım tasarım dillerine entegre edilerek donanım tasarımı ve yeniden kullanımı kolaylaştırıldı. Kağıttaki kağıt üzerindeki yonga düzeni kesinlikle fena değil, ancak gerçek bir yonga oluşturmak, ekibin her üyesini heyecanlandıran şeydir ve çalışma süresi ve enerji tüketimi gibi önemli özellikleri doğrulamanın tek yolu budur. İyi haber şu ki, 100 küçük test çipi yapmak için en son teknolojiyi kullanan TSMC'nin fiyatı sadece 30.000 ABD dolarına düştü ve hemen hemen tüm proje ekiplerinin son doğrulama adımlarını gerçek çipler üzerinde yapabilecekleri söylenebilir. Aynı zamanda kendi fikirlerinizle silikon üzerinde başarılı bir şekilde çalışmanın mutluluğunu da yaşayabilirsiniz.
Hem John Hennessy hem de David Patterson, standart mikro işlemenin performansı, yüksek seviyeli alana özgü dil ve güvenlik fırsatlarını, tescilli ISA zincirinde mimarların özgürleşmesini ve Dennard'ın ölçeklendirme yasasını iyileştirmenin giderek daha zor olduğuna inanıyor. Ve Moore Yasasının başarısızlığı, birlikte yeni bir bilgi işlem mimarisi altın çağını beraberinde getirecektir. Açık kaynak ekosistemi ve çip prototiplerinin çevik gelişimi, somut ilerleme sağlayacak ve ticari uygulamaları hızlandıracaktır. İkili, yeni altın çağın teknolojik ilerlemesinin önceki dönem kadar hızlı olmasını bekliyor, ancak şimdi odak noktası maliyet, enerji tüketimi, güvenlik ve performans.
ACM-IEEE CS Eckert-Mauchly Ödül Sunumu
ISCA 2018 ödül oturumunda, yeni seçilen bir dizi IEEE Üyesi ve ACM Üyesinin ödüllerinin yanı sıra bir dizi ACM SIGARCH ve IEEE TCCA ödülüne ek olarak, Eckert-Mauchly Ödülü'nün ödülü olan bir başka önemli nokta daha var.
ACM-IEEE CS Eckert-Mauchly Ödülü, bilgisayar mimarisi alanındaki en prestijli ödüldür. Kazananlar, ACM ve IEEE tarafından ortaklaşa seçilir. Ödül, 1947 doğumlu ilk elektronik bilgisayar ENIAC'ın tasarımcısı ve üreticisi John Presper Eckert'in adını taşımaktadır. John William Mauchly (ödülün önemini göz önünde bulundurarak) ile bilgisayar ve dijital sistem mimarisine olağanüstü katkılarda bulunan araştırmacıları ödüllendirmeyi amaçlıyor.
2018 ACM-IEEE CS Eckert-Mauchly Ödülü'nün sahibi, eşzamanlı çok iş parçacıklı işlemci mimarisi ve çok işlemcili önbellek paylaşımı ve tutarlılığına olağanüstü katkılarından ötürü Washington Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Fakültesi'nde profesör olan Susan Eggers oldu. Susan Eggers, bu alandaki en iyi bilgisayar mimarı, 39 yıldır Eckert-Mauchly Ödülü'nün ilk kadın alıcısı ve çok benzersiz bir deneyime sahip bir mühendis. Susan Eggers, 1965 yılında ekonomi alanında yüksek lisans derecesi aldı. İlgili bir alanda 18 yıl çalıştıktan sonra kariyerini değiştirmeye karar verdi ve bilgisayar mühendisliği alanında araştırmalara yöneldi. Susan Eggers 1983'te UC Berkeley Üniversitesi Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Bölümü'ne yüksek lisans öğrencisi olarak girdi, 1989'da doktora derecesi aldı ve ardından akademik kariyerine yardımcı doçent olarak başlamak için Washington Üniversitesi'ne geldi; o sırada 47 yaşındaydı.
Susan Eggers, 1980'lerin sonlarından bu yana paylaşılan önbelleklerin tutarlılık protokolünde ve bellekle ilgili diğer çok işlemcili sorunlarda önemli başarılar elde etti; paylaşılan bellek çoklu işlemciler için en eski veri odaklı yaklaşımı geliştirdi. Bilgisayar deneyleri, tüm alandaki yazılım ve donanım tutarlılığı teknolojilerinin anlaşılmasını büyük ölçüde geliştirdi. Ayrıca 2002'de ACM Fellow seçildi.
Susan Eggers'ın en ünlü başarısı, eşzamanlı çok iş parçacıklı (SMT) işlemcilerin geliştirilmesi ve ticarileştirilmesindeki öncü çalışmasıdır; bu, son otuz yılda bilgisayar mimarisinin gelişimindeki en önemli gelişmelerden biridir. Basitçe mantık ve depolama birimlerinin eklenmesinin işlemci performansını önemli ölçüde artırmaya devam edemeyeceği durumuyla karşı karşıya kalan Susan Eggers ve diğer araştırmacılar, bilgisayarların birden çok işlemi hesaplamasına ve aynı anda birden çok işlemi yürütmesine izin vermenin bilgisayarın paralel hesaplama yeteneklerini iyileştirmek olduğunu öne sürdü. Performansı artırmanın en iyi yolu. 1995 ve 2003 arasında Susan Eggers ve meslektaşları, eşzamanlı çoklu iş parçacığı teknolojisini CPU performansını iyileştirmenin yeni bir yolu olarak geliştirdi ve doğruladı. Eşzamanlı çok iş parçacıklı teknoloji, birden çok bağımsız program talimat dizisinin (yani, iş parçacıkları) paralel modlarını daha basit bir talimat düzeyinde paralel moda dönüştürmesine ve böylece bilgisayardaki kaynakların daha iyi kullanılmasına ve performans iyileştirmelerine ulaşmasına izin verir. Susan Eggers ve meslektaşları ISCA'da pek çok ikonik makale yayınladılar ve senkron çoklu okuma teknolojisinin arkasındaki fikirleri, önemli performans iyileştirmelerini ve bu teknolojiyi uygulama kolaylığını gösteren birçok önde gelen keşifleri tanıttılar.
ISCA 2018 sahnesi, Susan Eggers ödülü almak için sahneye geldi
Bu, AI Technology Review'un ISCA 2018'e girişinin sonudur. Yapay zeka, bilgisayarlar ve makine öğrenimindeki daha akademik trendler için lütfen bizi takip etmeye devam edin.
ISCA 2018 resmi web sitesi: iscaconf.org
Turing Award konuşmasının video oynatımı:
https://www.acm.org/hennessy-patterson-turing-lecture
Yerinde fotoğraflar IEEE Soft-dergisi ve Tsinghua Üniversitesi doktora öğrencisi Tu Fengbin'den alınmıştır.
Bu arada, insanları işe alıyoruz, öğrenelim mi?
BAT kıdemli algoritma mühendisleri için özel araştırma ve geliştirme kursları
Hayata ve işe en yakın eğlenceli pratik projeler
Profesyonel öğretim asistanları ile sınıf yönetimi yardımı
Bir teklif almak için öğrendiklerinizi uygulayın, öğrenmeyi bitirir bitirmez işe alınmanız tavsiye edilir.
Kodu tarayın veya öğrenmek için orijinal metni okumak için tıklayın!
( 0 ) Paylaşmaya hoş geldiniz, yarın görüşürüz!
