想象一下，使用智能手机、平板电脑、个人计算机或服务器中现有的硬件，将这些设备的处理能力提高一倍。

加州大学河滨分校电气与计算机工程系副教授 Hung-Wei Tseng 在最近发表的一篇题​​为“同时异构多线程”的论文中提出了计算机架构的范式转变，以实现这一目标。

Tseng 解释说，当今的计算机设备越来越多地将图形处理单元 (GPU)、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 硬件加速器或数字信号处理单元作为基本组件。这些组件分别处理信息，将信息从一个处理单元移动到下一个处理单元，这实际上造成了瓶颈。

在论文中，Tseng 和 UCR 计算机科学研究生 Kuan-Chieh Hsu 介绍了他们所谓的“同时异构多线程”或 SHMT。他们描述了在嵌入式系统平台上开发的拟议 SHMT 框架，该平台同时使用多核 ARM 处理器、NVIDIA GPU 和张量处理单元硬件加速器。

该系统实现了1.96倍的加速和51%的能耗降低。

“你不必添加新的处理器，因为你已经拥有它们，”Tseng 说。

其影响是巨大的。

同时使用现有的处理组件可以降低计算机硬件成本，同时还可以减少为保持服务器在仓库规模的数据处理中心中运行而产生的能源产生的碳排放。它还可以减少对用于保持服务器冷却的稀缺淡水的需求。

然而，Tseng 的论文告说，需要进一步调查来回答有关系统实现、硬件支持、代码优化以及哪种应用程序受益最多等几个问题。

该论文于 10 月在加拿大多伦多举行的第 56 届 IEEE/ACM 国际微架构研讨会上发表。这篇论文获得了电气和电子工程师协会 (IEEE) 中 Tseng 专业同行的认可，他们将其选为该组织将于今年夏天出版的“计算机体系结构会议精选”期刊中的 12 篇论文之一。