IA evita superaquecimento em processadores de alto desempenho

Pesquisadores da Universidade Duke, nos EUA, desenvolveram um novo sistema de inteligência artificial (IA) capaz de prever o consumo de energia de processadores de computador em tempo real. O método calcula o gasto energético mais de um trilhão de vezes por segundo, sem afetar o poder computacional da máquina.

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Batizada de APOLLO, essa técnica inovadora já foi validada em microprocessadores de alto desempenho no mundo real, mostrando que é possível monitorar o consumo de eletricidade em chips poderosos sem prejudicar sua performance ou adicionar um hardware extra para realizar essa função.

“Este é um problema intensamente estudado que tradicionalmente depende de circuitos extras para ser resolvido. Nossa abordagem, porém, é executada diretamente no microprocessador em segundo plano, o que abre novas oportunidades para o desenvolvimento de chipsets mais eficientes”, explica o engenheiro de computação Zhiyao Xie, autor principal do estudo.

Controle de energia

Como em processadores de última geração os ciclos de computação são realizados três trilhões de vezes por segundo, é extremamente importante manter o controle da energia usada durante essas transições para garantir a eficiência de todo o chip e de seus componentes mais próximos, como transistores.

Em situações em que o processador consome energia em excesso, ele pode superaquecer e sofrer danos irreversíveis. Além disso, oscilações repentinas no fornecimento de eletricidade também podem causar complicações eletromagnéticas severas que reduzem a velocidade de processamento.

"O APOLLO se aproxima de um algoritmo de estimativa de energia ideal que é preciso, rápido e pode ser facilmente integrado em um núcleo de processamento com baixo custo de energia. Usado em qualquer tipo de unidade de processamento, ele poderia se tornar um componente comum no design de chips no futuro", prevê Xie.

Inteligência artificial

O segredo do novo método está em seu sistema de inteligência artificial. O algoritmo desenvolvido pelos pesquisadores identifica e seleciona apenas 100 dos milhões de sinais presentes em um processador, justamente aqueles que possuem relação direta com seu consumo de energia.

Logo em seguida, esse algoritmo constrói um modelo ideal de consumo de energia baseado nos dados fornecidos por esses 100 sinais dentro do chip. Estas informações são monitoradas em tempo real para prever qual deve ser a melhor configuração que garantirá um desempenho total sem prejudicar a integridade do processador.

“Como esse processo de aprendizagem é autônomo e orientado por dados, ele pode ser implementado na maioria das arquiteturas de processador em qualquer computador. No entanto, o algoritmo ainda precisa de testes e avaliações mais abrangentes em outras plataformas antes de ser adotado por fabricantes comerciais”, encerra Zhiyao Xie.

Fonte: Duke University