GPU per ritardarne l’invecchiamento

Grazie alla loro architettura con moltissimi core, le GPU garantiscono prestazioni nettamente superiori rispetto a quelle di una tradizionale CPU nei calcoli paralleli, cioè quegli scenari in cui ogni core deve occuparsi di un'operazione (relativamente) semplice. Le "piantagioni di GPU" sono quindi molto impiegate nei settori dell'intelligenza artificiale, del machine learning, della guida autonoma, del cloud computing e del crypto-mining, per esempio.
Lo stato di salute dei core della GPU in un chip Nvidia Jetson TK1
Tuttavia, non tutti i core in una GPU sono esattamente identici l'uno all'altro. Anche a quel livello microscopico, eventuali difetti di fabbricazione possono rendere un core più debole, o più lento, rispetto al suo vicino. Non solo il core più lento determina la velocità generale dell'elaborazione, ma in caso di stress prolungato può gestire peggio il calore elevato, finendo quindi con il danneggiarsi prima degli altri. Il sistema messo a punto dalle università di Vienna e California si basa tutto sul conoscere lo stato di salute dei singoli core, e sul conseguente dirottamento dei compiti più intensivi a quelli più "in forma"; ai core più deboli vengono assegnati invece compiti di supporto, più leggeri. Stando ai test effettuati dai ricercatori, la longevità delle GPU è stata aumentata in modo significativo in circa il 95 per cento dei casi. È un risultato di gran lunga migliore rispetto ai metodi tradizionali.
Source: Hardware
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