不是所有需要瞬间的性能,但有些事情做。
分区可能是最重要的一个电脑的发明以来和普遍的趋势。它已经存在了一样长,太。
这个想法可以追溯到至少早在曼哈顿计划在第二次世界大战期间,当计算在计算包装。它从那里继续与我们知道分时,这大致分区访问大型机。在早期的计算、计算机的成本如此之高,以至于大学通常可以只有一个,所以学生和教授需要报名参加任何可用的时段,跑一天24小时。
显示终端和并行处理改变了所有这些在1970年代和1960年代,其次是在1980年代个人电脑。基本程序并行化和/或虚拟,它们可以跨组的用户,而不是个人。云计算推动其技术顶端,几乎可以向上或向下扩展,工作负载。(目前还不清楚如果量子计算将时钟回滚到原始分时方式伴随着早期大型机。)
之间,在这期间早期计算和今天的普适计算模型,计算变得足够便宜,普遍的足够的分区由用户不再相关。但这些电脑,不管它们是什么,需要优先考虑计算工作。所以智能手机可能允许您访问电子邮件,甚至一些多重任务,但当电话响了,它将阻止一切。虽然早期的主机可以做一件事相对较好,现有设备可以做许多事情,同时,经常。如果一个应用程序可以在10到20之间解析核心,那么它将比如果它是一个跑得更快——或dual-threaded应用程序相同的系统上。
这对AI /毫升应用程序尤其重要,可以利用更多的处理元素,更多的精度可能训练算法(当然,前提是正确加权和构造),并更快的结果。而不是60%概率,一个答案是正确的,它可以被推到95%的概率相同或更少的时间。
作为设备变得更加不均匀,分区正在另一个转变。多年来,很好理解,紧密整合硬件和软件有一个巨大的回报方面的性能和更低的权力。问题是软件和硬件工程团队通常是孤立的,部分原因是加速投放市场的时间,部分原因是他们说不同的语言。但是,这两个世界开始合并AI / ML / DL,现在可以计算分割成更专门的处理器和加速器,不同片段的记忆,甚至一个软件应用程序的不同部分。
加上技术,如虚拟化/集装箱化和多个芯片连接高速接口,和突然系统开始看起来像巨大的分区项目。然而,在这种情况下,动态分区可以优先考虑。所以,而不是一个函数控制优先级可能取决于各种各样的因素。一辆车的轮胎传感器可能优先考虑如果轮胎吹灭,或者它可能被打断,如果一辆车即将达到一个对象。
实际上,指挥中心可以根据需要收集资源,就像今天所做的一个超大型的数据中心,并进行分区决策。或者,计算资源可以通过负载平衡,运用均匀或相应的调整取决于哪些显示出衰老的迹象或性能下降。
最大的变化是多么颗粒可以成为,以及它如何粒度可用于实时根据需要提高性能。这仍然是分时的根基,但它已经有了全新的维度。
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