Sólo con una aplicación de algoritmos de software más inteligentes, un grupo de investigadores busca hacer funcionar dispositivos portátiles de mejor manera para duplicar su velocidad sin necesidad de actualizar el hardware. Esa es la promesa de una nueva investigación que podría cambiar el funcionamiento de los dispositivos actuales.
El equipo responsable de la investigación, de la Universidad de California en Riverside (UCR), afirma que el trabajo tiene un enorme potencial, no sólo para mejorar el rendimiento del hardware y duplicar su velocidad, sino también para aumentar la eficiencia y reducir significativamente el consumo de energía.
Denominado ‘multiproceso simultáneo y heterogéneo’ (SHMT, ‘simultaneous and heterogeneous multithreading‘), el innovador proceso aprovecha el hecho de que los teléfonos, ordenadores y otros aparatos modernos suelen depender de más de un procesador para ‘pensar’.
«No hace falta añadir nuevos procesadores porque ya se tienen», afirma el ingeniero informático Hung-Wei Tseng, de la UCR.
Aunque el término «procesador» se sigue utilizando para describir el cerebro de los dispositivos de hardware modernos, suele haber una combinación de varios procesadores trabajando juntos: uno para gráficos llamado unidad de procesamiento gráfico (GPU), así como uno para aprendizaje automático llamado unidad de procesamiento tensorial (TPU, ‘Tensor Processing Units‘) quizás, por no hablar de la unidad central de procesamiento para gestionar los cálculos informáticos generales.
Depender de procesadores especializados tiene sus ventajas, porque pueden diseñarse para tareas específicas. Ejecutar el código de un programa de hoja de cálculo no es lo mismo que ejecutar el código de un robot de texto de IA generativa.
El inconveniente es que pueden producirse cuellos de botella cuando los datos se barajan entre distintas unidades, lo que afecta a la velocidad y eficacia con que pueden completarse las tareas. Los investigadores esperan recuperar el tiempo y la energía perdidos ejecutando en paralelo más subtareas en varios procesadores.
Detalles de la prueba realizada
La configuración de la prueba incluía una CPU ARM Cortex-A57, una GPU Nvidia y una TPU Google Edge. Mediante el multithreading simultáneo y heterogéneo, la ejecución del código de muestra fue 1,95 veces más rápida, mientras que el consumo de energía se redujo en un 51 por ciento.
«Los modelos de programación arraigados se centran en utilizar únicamente las unidades de procesamiento más eficientes para cada región de código, infrautilizando la potencia de procesamiento dentro de los ordenadores heterogéneos», escriben los investigadores en su artículo.
Aún es muy pronto para esta tecnología: el sistema propuesto es más una prueba de que la idea tiene potencial, que algo que pueda implantarse de inmediato en nuestros smartphones y smartwatches.
Los investigadores también reconocen que hay que superar importantes retos a la hora de dividir las tareas informáticas para que las gestionen distintos tipos de procesadores, y luego combinar todo de nuevo sin ralentización alguna.
«El hardware multihilo simultáneo homogéneo convencional no necesita hacer frente a la garantía de calidad», escriben los investigadores.
«En cambio, el SHMT tiene que garantizar la calidad debido al posible desajuste de precisión de las arquitecturas subyacentes».
La investigación se presentó en el 56º Simposio Internacional Anual IEEE/ACM sobre Microarquitectura, celebrado en Toronto (Canadá), y puede leerse en línea en este enlace.
