Ewige Jugend für Grafikkarten
Für viele Hochleistungsaufgaben werden Grafikkarten eingesetzt. Ihren Alterungsprozess kann man durch gezieltes Aufgaben-Management bremsen. Das zeigen nun TU Wien und University of California (Irvine) in einem gemeinsamen Projekt.
Grafikkarten werden längst nicht mehr nur für die Darstellung von Grafik verwendet sondern auch für besonders rechenintensive Aufgaben aus ganz anderen Bereichen, etwa in der wissenschaftlichen Forschung oder auch für Bitcoin-Mining.
Die Leistung der Grafikkarten verschlechtert sich jedoch normalerweise mit der Zeit. Einzelne Prozessorkerne der Grafikkarte spielen aufgrund von Alterungseffekten nicht mehr optimal zusammen. An der TU Wien wurde nun in Zusammenarbeit mit der University of California (Irvine) eine verbesserte Chip-Management-Methode entwickelt, mit der die Rechenlast klüger verteilt werden kann. In über 95 % der Fälle wird die Grafikkarten-Alterung dadurch eingebremst, so die TU-Wien in einer Aussendung
Paralleles Rechnen
„Gewöhnliche Computer haben einige wenige Prozessorkerne. Eine Grafikkarte hingegen hat eine gewaltige Anzahl von Prozessorkernen – typischerweise hunderte oder tausende“, erklärt Muhammad Shafique vom Institut für Computer Engineering an der TU Wien. Man kann Grafikkarten daher sehr gut für Berechnungen einsetzen bei denen Aufgaben in viele unabhängige Teilschritte zerlegt werden, die gleichzeitig von unterschiedlichen Prozessorkernen durchgeführt werden.
Allerdings sind die Prozessorkerne niemals völlig identisch. „Die Strukturen sind sehr klein, produktionsbedingt kommt es immer zu gewissen Abweichungen“, sagt Muhammad Shafique. Daher wirkt sich auch die Alterung des Chips unterschiedlich auf die unterschiedlichen Prozessorkerne aus. Unter hoher Belastung liefern die einzelnen Kerne irgendwann unterschiedliche Leistung. Dadurch ergibt sich bald ein deutlicher Rückgang der Gesamtperformance.
Lasten verteilen
Dieses Problem wollen Muhammad Shafique und das Team um Mohammad Al Faruque von der University of California (Irvine) nun durch ein besseres Management lösen : „Entscheidend ist es, zuerst den aktuellen Status der einzelnen Prozessorkerne zu kennen“, so Shafique. „Dann kann man die Rechenaufgaben so zuweisen, dass der physische Stress möglichst gleichmäßig auf die unterschiedlichen Kerne verteilt wird.“
Prozessorkerne mit ähnlichen Eigenschaften werden zu „Clustern“ zusammengefasst, die dann auf genau vorherberechnete Weise mehr oder weniger stark belastet werden. So lässt sich der Alterungsprozess bremsen, die Gesamtleistung des Systems verbessert sich. „Es gab bereits Überlegungen, die Alterung von Grafikkarten auf Compiler-Ebene einzubremsen, doch unsere Methode ist deutlich effektiver, sie bringt in über 95 % der Fälle einen Vorteil“, betont Muhammad Shafique.