Llega SHMT, el algoritmo que casi duplica el rendimiento de cualquier PC, móvil o portátil con un 51% menos de energía

Aunque hace ya casi un mes que el descubrimiento fue publicado como tal y lo tratamos, es ahora cuando la revisión por pares se ha validado y dado este como bueno, pero no por ello es menos importante. El profesor asociado de Ingeniería Eléctrica e Informática de la UC RIverside, Hung-Wei Tseng, ha presentado lo que él mismo ha definido como "un cambio de paradigma en la arquitectura informática". El estudio titulado como MultiThreading Simultáneo y heterogéneo ha sentado un precedente en la industria por su impacto, y por ello, ya se ha creado el término SHMT para el algoritmo, el cual ha llegado para cambiar el rendimiento y la eficiencia de cualquier dispositivo informático actual.

Y no, Tseng no exagera ni un poco, aunque lógicamente ahora hay que seguir evolucionando la idea, desarrollarla e implementarla, pero su estudio es el paso previo que abre el camino. La idea que usa el profesor es realmente simple y seguro que desde los motores de los juegos, hasta los SO tienen líneas de investigación en estos momentos intentando hacer algo similar y efectivo a nivel de software.

SHMT, el algoritmo y técnica de implementación que hará de los dispositivos electrónicos sistemas heterogéneos

SHMT

Simultaneous and Heterogeneous Multithreading, o SHMT, un término asociado a un algoritmo que seguro escucharemos bastante en pocos años y que, aunque se termine llamando de distintas formas según el desarrollador, tendrá de base el estudio de Tseng.

La tecnología que ha desarrollado y probado (reconocimiento de pares) se basa en el conjunto de todas las unidades de procesamiento que tenga un sistema. En el caso del PC, GPU, CPU y NPU para ser específicos. Tseng comentó en su investigación lo obvio: todas procesan la información por separado, y tienen que moverla de una unidad de procesamiento a la siguiente.

SHMT vs paralelización convencional

Por lo tanto, la más lenta siempre termina siendo el cuello de botella, lo cual rompe con el progreso de las más rápidas y, además, genera un consumo de energía muy alto. Por tanto, SHMT crea una plataforma con todas ellas a modo de sistema integrado que utiliza simultáneamente (en el caso del experimento que llevó a cabo), un SoC Arm, una GPU NVIDIA y un acelerador a base de Tensor Cores.

Un aumento del rendimiento impresionante y mucha mejor eficiencia

Esquema SHMT

Con estas unidades funcionando al unísono y de forma heterogénea, Tseng, junto con el estudiante graduado en ciencias de la computación de la UCR, Kuan-Chieh Hsu, lograron una aceleración de la información de nada menos que 1,96 veces, mientras que el consumo de energía se redujo un 51% frente a una etapa clásica de funcionamiento de cada unidad para ofrecer el mismo resultado al final.

"No es necesario agregar nuevos procesadores porque ya los tienes", afirmó Tseng.

Viendo estos datos breves a modo de conclusión del estudio, se puede decir sin riesgo ni temor alguno que el uso simultáneo de todo procesador o unidad de procesamiento de nuestro PC, móvil, portátil, TV o componente electrónico podría reducir, como bien dice el profesor, el coste del hardware informático, reducir las emisiones de carbono y algo más interesante enfocado a los centros de datos: menos consumo de agua.

Igualmente, se necesitan responder una cantidad increíble de preguntas sobre cómo implementar esto a nivel de cualquier sistema, lo que llevaría, como decíamos al principio, a un cambio de paradigma en la forma de entender, programar y ejecutar cada subproceso dentro de las unidades de procesamiento. Desde Windows, pasando por Linux, iOS o Android, todo tendría que girar bastantes grados para poder ser más óptimos de cara a ganar rendimiento y reducir el consumo, y con ello, también el calor que generan.