Cómo duplicar la velocidad del PC sin gastar tanto dinero

En un reciente desarrollo en el campo de la arquitectura informática, Hung-Wei Tseng, profesor de la Universidad de California en Riverside (UC Riverside), ha presentado un enfoque novedoso que pretende transformar las reglas del juego en el procesamiento de datos y el uso de dispositivos informáticos.

Este avance se centra en la optimización de la integración de diversas unidades de procesamiento presentes en un computador, como los sistemas de procesamiento de gráficos (GPU), aceleradores de hardware para inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML), y unidades de procesamiento de señales digitales.

El potencial de este innovador enfoque, denominado SHMT (Simultaneous and Heterogeneous Multithreading), permite que los componentes mencionados trabajen de manera simultánea, no solo mejorando el rendimiento de procesamiento de los dispositivos sino también reduciendo significativamente el consumo de energía.

Esta metodología, co-desarrollada por Tseng y Kuan-Chieh Hsu, estudiante de posgrado en ciencias de la computación en UCR, ha mostrado resultados importantes en pruebas iniciales, logrando una aceleración en el procesamiento de hasta 1,96 veces y una reducción en el consumo de energía de hasta el 51 %.

Esto en palabras menos técnicas y más relacionadas con el usuario común significa que las funciones de un computador, ya sea que esté situado en una oficina o en el hogar, serán mejoradas considerablemente, lo que permite que no sea necesario cambiar de equipo tan rápidamente.

Asimismo, en cuanto al ahorro que es otro motivo de preocupación para muchas familias y usuarios, esta nueva plataforma, que integra varios componentes en uno mismo, reduce a más de la mitad el consumo de energía, aspecto positivo para el pago mensual y reducción de costos de vida.

Otro aspecto que marca la diferencia de este proyecto, es que sugiere que la mejora en el rendimiento de los dispositivos informáticos no depende necesariamente de la adición de nuevos procesadores, sino de un uso más eficiente de los componentes ya existentes.

Esto no solo resulta ser una opción más económica y accesible, sino que también tiene implicaciones positivas en el medio ambiente, debido a que la optimización en el uso de energía contribuye a la reducción de la huella de carbono asociada con el mantenimiento de grandes centros de datos.

Además, la disminución en el consumo energético implica una menor demanda de agua dulce, la cual es esencialmente utilizada en los sistemas de refrigeración de estos centros. De esta manera, la investigación no solo aborda problemas de rendimiento informático, sino que también tiene en cuenta factores económicos y ambientales.

Esta estrategia se dio a conocer en el 56º Simposio Internacional Anual IEEE/ACM sobre Microarquitectura celebrado en Toronto, Canadá.

A pesar de los prometedores resultados iniciales, el equipo de investigación señaló a la luz pública la necesidad de profundizar en el estudio para comprender completamente la viabilidad y los desafíos de la implementación del sistema SHMT y su alcance.

Factores como los ajustes necesarios en el hardware y la optimización de código son áreas que requieren atención adicional para determinar qué tipo de aplicaciones y procesos podrían beneficiarse más de este enfoque.

El reconocimiento de la investigación de Tseng por parte del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE), al seleccionar su artículo como uno de los destacados en la próxima edición “Top Picks from the Computer Architecture Conferences”, refuerza el potencial impacto de este estudio en el campo de la arquitectura informática.

Esta investigación pretende encaminar una nueva forma en que se procesan los datos y se utilizan los dispositivos informáticos, junto con que esto sirva como un modelo a seguir en la búsqueda de soluciones que equilibren el rendimiento tecnológico con la responsabilidad ambiental y económica.