»SHMT«: Forscher entwickeln naheliegenden Kniff, mit dem euer Rechner noch schneller werden soll

Auf SMT folgt SHMT? Forscher wollen ein Upgrade zum klassischen Multithreading entwickelt haben.

Simultanes Multithreading ist in heutigen Prozessoren ein standardmäßig enthaltenes Feature. Sowohl AMD Ryzen als auch Intel Core (hier Hyperthreading genannt) setzen auf die Möglichkeit paralleler Threads, um die Auslastung der Recheneinheiten besser zu verteilen.

Forschern der Univeisity of California Riverside (via ACM) ist es nun gelungen, einen Schritt weiterzugehen: Mit »SHMT« (Simultaneous and Heterogeneous Multithreading) wird nicht nur die eigentliche CPU in Threads aufgeteilt, sondern auch die Recheneinheiten der Grafikkarte und etwaiger KI-Prozessoren.

Was macht SHMT anders? Im Gegensatz zum »regulären« Multithreading werden mit SHMT, wie eingangs erwähnt, verschiedene Komponenten zeitgleich für die Aufteilung in Threads hergenommen - bei der traditionellen Datenverarbeitung arbeiten CPU, GPU und weitere Prozessoren hingegen unabhängig voneinander.

Durch diese Aufteilung können verschiedene Arbeitsbelastungen auf die Stärke der jeweiligen Komponente optimiert werden.

Hierfür wird ein »Smart Quality-Aware Work-Stealing Scheduler« (QAWS) genutzt, welcher die heterogene Last dynamisch verwaltet.

Mit diesem QAWS-Scheduler soll eine Balance zwischen Leistung und Präzision hergestellt werden; etwa in dem genauer benötigte Berechnungen spezifisch der CPU zugewiesen werden. Zudem kann der Scheduler Aufgaben nahezu in Echtzeit weiterleiten, sollte ein Bauteil in Verzug geraten.

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von Jusuf Hatic

Was ist der Vorteil von SHMT? Erste Proof-of-Concepts von SHMT zeigen sich vielversprechend. Genutzt wurde ein System mit einer ARM-Quad-Core-CPU, einem Maxwell-Grafikprozessor, 4 GByte RAM und einem Edge-TPU-KI-Beschleuniger von Google.

Hiermit konnte das Forscherteam eine Leistungssteigerung von bis zu 95 Prozent gegenüber SMT beobachten. Auch der Stromverbrauch sei durch SHMT um bis zu 51 Prozent gesunken.

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Was gibt es bei SHMT zu beachten? Konzeptbedingt handelt es sich bei SHMT aber um keine hardwarebasierte Lösung. Vielmehr müssen Programmierer in der Lage sein, den jeweiligen Algorithmus so zu überarbeiten, dass die parallelen Workloads überhaupt genutzt werden können.

Die genannten Performancesprünge seien auch abhängig von der Größe des Problems, wie es weiter heißt. Kleinere Probleme hätten weniger Möglichkeiten, parallele Aufgaben zu verteilen, was infolgedessen zu geringen Leistungsgewinnen führt.

Zumindest das Forschungspapier zeigt sich aber zuversichtlich. Sollte sich SHMT durchsetzen, wäre damit etwa eine mögliche Kostensenkung sowie geringere Emissionen verbunden.