Сегодня 03 сентября 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Hardware

Flow придумала, как ускорить центральные процессоры в 100 раз без переписывания всего софта

Финский стартап Flow Computing разработал вычислительный блок, который способен в разы увеличить производительность любого центрального процессора. Во всяком случае, так утверждает сама компания. Запатентованный блок, получивший название Parallel Processing Unit (PPU), предназначен для интеграции в процессор и может ускорить его на величину до 100 раз.

 Источник изображения: Flow Computing

Источник изображения: Flow Computing

Центральные процессоры прошли долгий путь со времен вакуумных трубок и перфокарт, но в некоторых фундаментальных аспектах они всё те же. Их основное ограничение заключается в том, что они исполняют задачи последовательно, а не параллельно, то есть могут делать только одну вещь за раз. Конечно, они выполняют эту работу миллиарды раз в секунду, используя множество ядер и потоков, но это всё не может полностью компенсировать однополосную природу CPU. «Центральный процессор – самое слабое звено в вычислениях, — говорит соучредитель и генеральный директор Flow Тимо Валтонен (Timo Valtonen). — Он не справляется со своей задачей, и это должно измениться».

Процессоры стали очень быстрыми, но даже при скорости обработки команд на наносекундном уровне существует огромное количество потерь при последовательном выполнении инструкций просто из-за того, что одна задача должна быть выполнена до того, как начнёт выполняться следующая. Flow утверждает, что её PPU устраняет это ограничение. Процессор по-прежнему будет ограничен выполнением одной задачи за раз, но PPU от Flow обеспечит управление потоками задач в наносекундном масштабе, чтобы перемещать задачи в процессор и из него быстрее, чем это было возможно ранее, пишет издание TechCrunch.

 Диаграмма (в журнале, примечание), показывающая улучшения в чипе FPGA PPU-enhanced по сравнению с немодифицированными чипами Intel. Увеличение числа ядер PPU постоянно повышает производительность.


Рост производительности с помощью PPU в сравнении с чипами Intel. Увеличение числа ядер PPU повышает производительность

Таким образом, PPU позволит эффективно и очень быстро распределять задачи между ядрами, что ускорит их обработку. Что ещё важнее, это стало возможным без необходимости каких-либо изменений в существующем программном коде, что и является ключевым достижением Flow Computing. По словам основателя и генерального директора Тимо Валтонена, подобные концепции и раньше обсуждались в научных кругах, но их практическая реализация была невозможна без переписывания всего кода с нуля. Кроме того, PPU не увеличивает тактовую частоту и не нагружает систему другими способами, которые могли бы привести к дополнительному нагреву или повышенному энергопотреблению.

Компания продемонстрировала работоспособность своей технологии в тестах на платформах FPGA и теперь ведёт переговоры с производителями чипов по интеграции PPU в их будущие процессоры, что позволит совершить революционный скачок в производительности. Дальнейшее увеличение быстродействия возможно за счёт оптимизации программного обеспечения с учётом возможностей PPU. Flow Computing заявляет, что таким образом производительность может вырасти до 100 раз. Компания уже работает над инструментами для упрощения этого процесса.

Однако по мнению независимых аналитиков, главным препятствием на пути технологии Flow Computing может стать нежелание производителей чипов рисковать устоявшимися планами развития ради непроверенной технологии, хотя потенциальные выгоды очевидны. Стартап Flow Computing только что привлек 4 млн евро на развитие от венчурных инвесторов. Теперь стартапу предстоит убедить индустрию в необходимости использования технологии для удовлетворения быстрорастущего спроса на вычислительные мощности для нужд искусственного интеллекта.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Бывший работник Bethesda показал 20 минут геймплея отменённой Prey 2 6 мин.
ИИ-блокнот Google NotebookLM научился спорить сам с собой в формате аудиообзоров 15 мин.
Конкуренты Google негодуют из-за того, что суд разрешил ей сохранить Chrome 18 мин.
Количество зрителей на Twitch упало до самого низкого уровня за 5 лет из-за борьбы с ботами 2 ч.
ChatGPT получит родительский контроль и научится выявлять психологические проблемы у пользователей 2 ч.
Суд разрешил Google дальше платить Apple миллиарды за установку её поиска в Safari по умолчанию 2 ч.
Новый геймплейный трейлер раскрыл дату выхода Steel Century Groove — ритмической RPG про танцевальные дуэли бывших военных роботов 2 ч.
Илон Маск нашёл новую причину затянуть с выплатой выходных пособий уволенным сотрудникам Twitter 3 ч.
Европа передумала штрафовать Google за монополизм, чтобы не вызвать гнев Трампа 3 ч.
В Китае заработал закон о повсеместной маркировке сгенерированного ИИ контента 3 ч.
Tesla рассказала, кто покупает её автопилот — наибольшей популярностью FSD пользуется у владельцев дорогих моделей 50 % 16 мин.
Tesla представила четвёртый «Генеральный план», но так и не разобралась с предыдущими 18 мин.
FS представила оптические коммутаторы DCS-W и 800G LPO-трансивер для задач ИИ и НРС 2 ч.
SpaceX выполнила редкий запуск Falcon 9 с новой первой ступенью — созвездие Starlink пополнили 24 спутника 2 ч.
Intel потратила больше других чипмейкеров на исследования, но ей это не особо помогло 2 ч.
Ядерные отходы станут источником дефицитного трития для термоядерных реакторов 2 ч.
В чем уникальность зум-камеры HUAWEI Pura 80 Ultra? 4 ч.
Гибридный суперчип NVIDIA GB10 оказался технически самым совершенным в семействе Blackwell 4 ч.
«Фантомные» ИИ ЦОД ещё не построены, но уже мешают энергокомпаниям США 5 ч.
Купе Audi Concept C навеяло ностальгию о снятом с производства Audi TT 5 ч.