Nghiên cứu phần mềm: Tăng hiệu năng chip xử lý lên gấp đôi, nhưng điện năng tiêu thụ giảm 1 nửa

Cơ bản thì hiện giờ để tăng hiệu năng, có vài cách. Khó nhất là tạo ra cả kiến trúc chip mới. Hoặc là tăng số nhân xử lý để hiệu năng đa nhân tăng lên, hoặc tăng xung nhịp, đổi lại là điện năng tiêu thụ lẫn nhiệt năng mà die silicon tạo ra cũng sẽ tăng theo. Một cách nữa là tối ưu phần mềm để vận hành phần cứng máy tính. Giải pháp phần mềm này là thứ mà các nhà nghiên cứu tại đại học California Riverside (UCR) đang nghiên cứu để tạo ra giải pháp xử lý song song, từ đó giải quyết vấn đề nghẽn cổ chai khi dùng nhiều chip xử lý cùng một lúc.

Trong một hệ thống máy tính, dù là PC hay máy chủ, cũng đều sở hữu nhiều chip xử lý khác nhau, từ những nhân CPU, đến GPU, rồi cả cụm nhân tăng tốc xử lý thuật toán machine learning, nhưng tensor core trong chip GPU của Nvidia, đến TPU trên những máy chủ của Google, hay Neural Engine trên chiếc iPhone, và Edge TPU trên những chiếc máy Pixel.

Những cụm nhân chip xử lý này vận hành và xử lý thông tin một cách độc lập, dữ liệu được chuyển qua lại những nhân xử lý, và đó là lúc nghẽn cổ chai trong luồng dữ liệu xuất hiện. Vậy là giải pháp của các nhà nghiên cứu đại học UCR được trình diễn, để cho các cụm nhân xử lý vận hành song song đồng thời, chứ không phải tuần tự, từ đó cải thiện tốc độ, giảm tiêu thụ điện năng.

Các nhà nghiên cứu gọi giải pháp này là SHMT, viết tắt của simultaneous and heterogeneous multithreading. SHMT khác biệt so với những mô hình lập trình truyền thống, vốn chỉ có khả năng chuyển một phần code lập trình vào một dạng chip xử lý duy nhất, những chip khác tạm dừng xử lý để chờ đợi, gây lãng phí thời gian vận hành một tác vụ. Còn SHMT thì tận dụng tính không đồng nhất để bẻ gãy những phép tính mà code lập trình yêu cầu phần cứng xử lý, để chia việc một cách hiệu quả trên toàn bộ hệ thống. Mô tả bằng hình ảnh thì sẽ như thế này:

Phó giáo sư ngành kỹ thuật điện và kỹ thuật máy tính Hung-Wei Tseng của UCR cho rằng, không cần thêm những cụm chip xử lý mới nữa, vì đã có sẵn rồi.” Cái quan trọng hơn là tối ưu xử lý để thời gian xử lý giảm xuống và tiêu thụ điện năng cũng giảm.

Mô tả một cách đơn giản dễ hiểu, SHMT vận hành như thế này để chia việc cho những cụm chip xử lý khác nhau. Một nhóm lệnh VOP (virtual operation) sẽ cho phép phần mềm chạy trên CPU chuyển bớt tính năng sang virtual hardware device. Trong quá trình vận hành phần mềm, runtime system sẽ đóng vai trò điều khiển “phần cứng ảo” SHMT, đánh giá khả năng lên lịch xử lý các tác vụ của phần cứng máy tính.

Quan trọng hơn, SHMT không ngốn quá nhiều tài nguyên của hệ thống, nhờ vào giải pháp QAWS (quality-aware work-stealing), để từ đó đảm bảo cân bằng workload giữa những con chip xử lý. Những lệnh VOP sẽ được chia ra thành những high-level operations (HLOP) để sử dụng song song nhiều nguồn phần cứng xử lý. Runtime system của SHMT khi ấy sẽ chia những HLOP vào danh sách chờ xử lý tác vụ trên phần cứng.

Thử nghiệm ý tưởng và lý thuyết, các nhà nghiên cứu trường đại học Mỹ thử nghiệm một hệ thống máy tính Jetson Nano của Nvidia, với 4 nhân CPU ARM Cortex-A57 và 128 nhân GPU kiến trúc Maxwell. Ở slot M.2 là một chip TPU Google Edge xử lý thuật toán machine learning. Cả ba nhân chip xử lý này đều tương tác với nhau thông qua cầu nối PCI Express tiêu chuẩn.

Các nhà nghiên cứu thử nghiệm khác biệt giữa giải pháp chia tác vụ software pipelining truyền thống với SHMT họ phát triển, với những giải pháp QAWS khác nhau. Họ phát hiện ra đối với giải pháp QAWS tốt nhất, hiệu năng dựa trên thời gian xử lý tác vụ tăng tới gần gấp đôi, còn điện năng tiêu thụ thì giảm tới 51%, so với giải pháp truyền thống lấy ra làm hệ quy chiếu.

Quan trọng nhất, theo các nhà nghiên cứu, thư viện phần mềm SHMT có thể ứng dụng cho rất nhiều giải pháp, từ máy tính cá nhân đến máy chủ data center, từ smartphone đến máy tính bảng để cải thiện tốc độ xử lý. Cùng lúc, giải pháp này hoàn toàn có khả năng giải quyết phần nào nhu cầu những phần cứng máy tính mạnh nhất, và cũng đắt nhất trên thị trường ở thời điểm hiện tại, giúp các thiết bị điện toán trở nên dễ tiếp cận hơn với mọi người.

Cùng lúc, với điện năng tiêu thụ giảm thì áp lực đối với hệ thống tản nhiệt cho những con chip xử lý cũng sẽ giảm đi, tạo ra hiệu ứng tích cực hơn đối với tiêu thụ điện năng và phát thải carbon đối với những data center khổng lồ với hàng trăm chip xử lý vận hành cùng lúc.

Theo New Atlas