機械学習の革新により、コンピュータの電力使用量が削減されています

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ワシントン州立大学のPartha Pandeは述べています。「私たちは、電圧と周波数レベルを決定するためにより良い意思決定ができましたので、パフォーマンスを犠牲にすることなく大幅なエネルギー削減を実現しました。」¶ クレジット:WSU Insider

ワシントン州立大学(WSU)とインテルの研究者によって開発された機械学習フレームワークは、マルチコアコンピュータプロセッサの電力使用を管理してエネルギー消費を削減することができます。

研究者は、64コアプロセッサの異なるクラスタのための電圧と周波数レベルを選択するアルゴリズムを設計しました。

スケーラブルなフレームワークは、マルチプロセッサのパフォーマンスを低下させることなく、電力管理を最適化することを学習し、最大60%のエネルギー削減を実現しました。

WSUのJana Doppaは、このイノベーションは最大1,000コアプロセッサを持つ将来のコンピューティングシステム向けに設計されていると述べていますが、非常に小さな組み込みシステムにも使用することができます。 WSU Insiderからの全文記事を表示する

要約著作権©2023 SmithBucklin、ワシントンDC、アメリカ

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