Return to Video

01-14 Building A Power Efficient Processor

  • 0:00 - 0:01
    Перейдем к следующему вопросу.
  • 0:01 - 0:03
    Когда мы создаем высокопроизводительный процессор,
  • 0:03 - 0:06
    который конечно же будет энергоэффективным, что мы будем оптимизировать?
  • 0:06 - 0:09
    Один вариант это минимизация задержки.
  • 0:09 - 0:11
    Задержки это время необходимое для выполнения задачи.
  • 0:11 - 0:14
    Мы измеряем задержу в единицах времени, например секундах.
  • 0:14 - 0:16
    Другой вариант это пропускная способность.
  • 0:16 - 0:19
    Пропускная способность это задачи выполняемые за единицу времени.
  • 0:19 - 0:24
    И мы измеряем ее в единицах за время, например выполненных работ за час.
  • 0:24 - 0:28
    К несчастью, эти две цели не обязательно согласованны.
  • 0:28 - 0:30
    В Америке, если у вас есть права или машина,
  • 0:30 - 0:36
    вы имели неприятный опыт посещения службы называемой The Department of Motor Vehicles.
  • 0:36 - 0:39
    Если вы не из Америки, у вас возможно был подобный опыт.
  • 0:39 - 0:43
    Тогда, когда я буду говорить DMV, мысленно заменяйте его ваши любимым гос. органом.
  • 0:43 - 0:46
    Когда вы посещаете DMV, это очень разочаровывающий опыт.
  • 0:46 - 0:51
    Мы долго ждете в очереди. Хотя это необязательно вина DMV.
  • 0:51 - 0:56
    Причина этого в том, что ваша цель не согласованна с целью DMV.
  • 0:56 - 1:01
    Ваша цель оптимизировать задержку. Вы хотите потратить в DMV как можно меньше времени.
  • 1:01 - 1:04
    Вместо этого DMV оптимизирует пропускную способность,
  • 1:04 - 1:07
    конкретно, число клиентов которые они обслуживают за день.
  • 1:07 - 1:13
    Вследствие этого, эти два человека сидящие за столом, которые работают на DMV хотят длинных очередей.
  • 1:13 - 1:16
    Длинные очереди означают, что их работники всегда заняты,
  • 1:16 - 1:19
    поэтому у них некогда не бывает времени без ожидающих их клиента.
  • 1:19 - 1:22
    Традиционно CPU оптимизируют задержку.
  • 1:22 - 1:26
    Они пытаются минимизировать время затрачиваемое на одну задачу.
  • 1:26 - 1:29
    GPU вместо этого оптимизируют пропускную способность.
  • 1:29 - 1:31
    Это совершенно другой подход
  • 1:31 - 1:34
    который согласуется с тенденциями в технологиях компьютерной индустрии.
  • 1:34 - 1:39
    Я сошлюсь на статью 2004 года Дэвиди Паттерсона называемую Latency Lags Bandwith.
  • 1:39 - 1:44
    Существует много приложений где оптимизация пропускной способности является верным подходом.
  • 1:44 - 1:49
    В компьютерной графике, например, нас больше интересует кол-во пикселей в секунду чем задержка одного пикселя.
  • 1:49 - 1:53
    Мы можем сделать время обработки одного пикселя вдвое дольше
  • 1:53 - 1:55
    если это повысит пропускную способность.
  • 1:55 - 1:59
    В домашние задания этого курса сфокусированы обработке изображений.
  • 1:59 - 2:01
    Здесь мы тоже больше интереесуемся пропускной способностью,
  • 2:01 - 2:06
    важнее обработать больше пикселей за секунду, чем время одного пикселя.
  • 2:06 - 2:09
    Обработка изображений это отличное применение GPU,
  • 2:09 - 2:13
    Вот почему мы так рады что будем использовать это как пример в нашем курсе.
タイトル:
01-14 Building A Power Efficient Processor
概説:

more » « less
Video Language:
English
Team:
Udacity
プロジェクト:
CS344 - Intro to Parallel Programming
Duration:
02:15

Russian subtitles

改訂