Los ingenieros informáticos de la Universidad de Duke han desarrollado un nuevo método de inteligencia artificial para predecir con precisión el consumo de energía de cualquier tipo de procesador de computadora más de un billón de veces por segundo sin apenas utilizar la potencia computacional. Apodada APOLLO, la técnica ha sido validada en microprocesadores de alto rendimiento del mundo real y podría ayudar a mejorar la eficiencia e informar el desarrollo de nuevos microprocesadores.
El enfoque se detalla en un artículo publicado en MICRO-54: 54th Annual IEEE / ACM International Symposium on Microarchitecture, una de las conferencias de primer nivel en arquitectura de computadoras, donde fue seleccionada la mejor publicación de la conferencia.
«Este es un problema intensamente estudiado que tradicionalmente se ha basado en circuitos adicionales para abordar», dijo Zhiyao Xie, primer autor del artículo y candidato a doctorado en el laboratorio de Yiran Chen, profesor de ingeniería eléctrica e informática en Duke. «Pero nuestro enfoque se ejecuta directamente en el microprocesador en segundo plano, lo que abre muchas oportunidades nuevas. Creo que es por eso que la gente está entusiasmada con él».
En los procesadores de computadora modernos, los ciclos de cálculos se realizan en el orden de 3 billones de veces por segundo. Hacer un seguimiento de la energía consumida por transiciones tan intensamente rápidas es importante para mantener el rendimiento y la eficiencia de todo el chip. Si un procesador consume demasiada energía, puede sobrecalentarse y causar daños. Los cambios repentinos en la demanda de energía pueden causar complicaciones electromagnéticas internas que pueden ralentizar todo el procesador.
Al implementar software que puede predecir y evitar que sucedan estos extremos indeseables, los ingenieros informáticos pueden proteger su hardware y aumentar su rendimiento. Pero tales esquemas tienen un costo. Mantener el ritmo de los microprocesadores modernos normalmente requiere un valioso hardware adicional y potencia computacional.
«APOLLO se acerca a un algoritmo de estimación de energía ideal que es tanto preciso como rápido y que puede integrarse fácilmente en un núcleo de procesamiento a un bajo costo de energía», dijo Xie. «Y debido a que se puede utilizar en cualquier tipo de unidad de procesamiento, podría convertirse en un componente común en el diseño de chips futuros».
El secreto del poder de APOLLO proviene de la inteligencia artificial. El algoritmo desarrollado por Xie y Chen utiliza inteligencia artificial para identificar y seleccionar solo 100 de los millones de señales de un procesador que se correlacionan más estrechamente con su consumo de energía. Luego construye un modelo de consumo de energía a partir de esas 100 señales y las monitorea para predecir el rendimiento de todo el chip en tiempo real.
Debido a que este proceso de aprendizaje es autónomo y está basado en datos, se puede implementar en casi cualquier arquitectura de procesador de computadora, incluso en aquellas que aún no se han inventado. Y aunque no requiere ninguna experiencia en diseñadores humanos para hacer su trabajo, el algoritmo podría ayudar a los diseñadores humanos a hacer el suyo.
«Después de que la IA selecciona sus 100 señales, puedes mirar el algoritmo y ver cuáles son», dijo Xie. «Muchas de las selecciones tienen sentido intuitivo, pero incluso si no lo tienen, pueden proporcionar retroalimentación a los diseñadores informándoles qué procesos están más fuertemente correlacionados con el consumo de energía y el rendimiento».
El trabajo es parte de una colaboración con Arm Research, una organización de investigación en ingeniería informática que tiene como objetivo analizar las interrupciones que afectan a la industria y crear soluciones avanzadas, muchos años antes de la implementación. Con la ayuda de Arm Research, APOLLO ya ha sido validado en algunos de los procesadores de mayor rendimiento de la actualidad. Pero según los investigadores, el algoritmo aún necesita pruebas y evaluaciones integrales en muchas más plataformas antes de que sea adoptado por los fabricantes de computadoras comerciales.
«Arm Research trabaja y recibe fondos de algunos de los nombres más importantes de la industria, como Intel e IBM, y predecir el consumo de energía es una de sus principales prioridades», agregó Chen. «Proyectos como este ofrecen a nuestros estudiantes la oportunidad de trabajar con estos líderes de la industria, y estos son los tipos de resultados que los hacen querer continuar trabajando y contratando graduados de Duke».
Este trabajo se llevó a cabo en el marco del programa de investigación de CPU AClass de alto rendimiento en Arm Research y fue parcialmente apoyado por la National Science Foundation (NSF-2106828, NSF-2112562) y la Semiconductor Research Corporation (SRC).
Fuente de la historia:
Materiales proporcionados por Universidad de Duke. Original escrito por Ken Kingery. Nota: El contenido puede editarse por estilo y longitud.
