UMU: El grupo de investigación CAPS patenta un sistema innovador para mejorar la eficiencia energética y el rendimiento de los procesadores
El grupo de investigación CAPS (Computer Architecture and Parallel Systems) acaba de presentar una nueva patente que promete mejorar significativamente la eficiencia energética y el rendimiento de los procesadores más avanzados del mercado, tanto los utilizados en ordenadores personales como los utilizados en grandes centros de datos. Los avances permitirán que las aplicaciones informáticas se ejecuten más rápido y con menos consumo de energía.
La invención se centra en el desarrollo de un nuevo «predictor de dependencia de la memoria», que ayudará a los procesadores a ejecutar instrucciones de forma más precisa y eficiente, ya que evita tener que repetir cálculos innecesarios, reduciendo así los errores en la lectura de datos de la memoria y, por tanto, mejorando tanto la respuesta. Consumo de tiempo y energía de los sistemas.
El predictor desarrollado por la UMU, con una precisión del 98,5%, supera a los mejores sistemas existentes y permite garantizar un orden adecuado en estas operaciones, minimizando errores y aumentando la eficiencia.
Los artífices de este avance son el profesor Alberto Ros y el investigador predoctoral Sebastián Kim. Ambos trabajaron en un sistema que no sólo supera a los predictores actuales en términos de precisión, sino que lo hace en un tamaño más pequeño, lo que también mejora su viabilidad para la industria tecnológica.
Los procesadores actuales suelen ejecutar instrucciones en un orden diferente al programado por los desarrolladores, lo que significa que la memoria se puede leer y escribir en un orden no especificado por ellos, lo que puede causar problemas.
“Imaginemos que un procesador ejecuta de forma desordenada las instrucciones del programa asociado a nuestra cuenta bancaria: tenemos 1.000 euros en la cuenta, y al recibir un sueldo de 1.000 euros escribe que tenemos 2.000 euros. Posteriormente vamos a realizar una compra de 1.500 euros, pero al leer el importe que tenemos la lectura precede a escribir los 2.000 euros y lee que tenemos 1.000 y anula la operación. Por tanto, si los procesadores no tuvieran esto en cuenta, los programas no funcionarían”, ilustra Alberto Ros.
Los predictores son componentes responsables de predecir si una lectura y una escritura acceden a la misma ubicación de memoria (por ejemplo, la que almacena el saldo de su cuenta) y, en este caso, no ejecutar la lectura hasta que la escritura no haya terminado. Cuando el predictor comete un error y provoca que se lean datos incorrectos, el procesador debe volver a ejecutar las instrucciones afectadas para leer el valor correcto, incurriendo en un coste importante en tiempo y energía al deshacer y repetir el trabajo ya realizado.
“Esta mejora es crucial para disciplinas que requieren una alta potencia informática, como la inteligencia artificial. Además, reducir el consumo energético es cada vez más crucial, dado que las grandes infraestructuras de servidores consumen más del 1% de la energía global, cifra que se espera que aumente en los próximos años”, añade el profesor Ros Bardisa.
Los resultados de la investigación que dio origen a la patente fueron presentados en la conferencia internacional “High-Performance Computer Architecture”, celebrada en Edimburgo el pasado mes de marzo, donde recibieron una mención honorífica al mejor trabajo. La propuesta ha despertado el interés de numerosas instituciones académicas y tecnológicas, incluidas la Universidad de Cambridge y el Imperial College de Londres, con las que los investigadores ya han iniciado colaboraciones. Además, empresas del calibre de Huawei y varias start-ups dedicadas al diseño de procesadores han mostrado interés en el proyecto e invitaron a investigadores a presentar sus trabajos en su sede.
La Fundación Séneca de la Región de Murcia, que financia la beca predoctoral de Sebastián, contribuyó a la obtención de estos resultados, además de apoyar los proyectos nacionales DAMAS (Desarrollos Avanzados para la Mejora de Arquitecturas de Superchip) y HEEDA (Diseño de Energía Sostenible y Eficiente). Computing Systems) y el proyecto ECHO (Extending Coherence for Hardware-driven Optimizations) del Consejo Europeo de Investigación, todos ellos liderados por miembros del grupo de investigación UMU CAPS.
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