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美國加州大學河濱分校（UC Riverside）電子與計算機工程副教授曾宏偉（Hung-Wei Tseng）在最近《同時和異構多線程》（Simultaneous and Heterogeneous Multithreading，英文縮寫為“SHMT”）的論文中，提出了計算機體系結構的范式轉變。曾宏偉解釋稱，今天的計算機設備越來越多地使用GPU、用于人工智能（AI）和機器學習的硬件加速器或數字信號處理單元作為基本組件，這些組件分別處理信息，將信息從一個處理單元移動到下一個處理單元，這實際上造成了瓶頸，通過引入同時和異構多線程（SHMT）框架，可以同時利用ARM多核處理器、英偉達 GPU和谷歌張量處理器（Google TPU）等硬件加速器，無需增加新的處理器即可實現1.96倍的加速和51%的能耗降低。這一創新不僅能降低計算機硬件成本，還有助于減少數據處理中心運行服務器所產生的碳排放。 |
