PyPIM: Python Kodunu RAM’de Çalıştıran Yenilikçi Yöntem

En son teknoloji: Bellek içi işleme, sistemin belleğindeki işlemleri hesaplayabilen yeni bir bilgisayar mimarisi için büyüleyici bir kavramdır. Bu tür işlemeyi barındıran donanım hala erken geliştirme aşamasında olsa da, araştırmacılar donanımı etkili bir şekilde kullanabilen bir yazılım yaklaşımı önerdiler.

İsrailli araştırmacılar, kolayca okunabilen Python talimatlarını düşük seviyeli makine koduna dönüştürmek ve CPU’dan geçmeden RAM’de çalıştırmak için yeni bir yazılım “platformu” geliştirdiler . Bu yeni bellek içi işleme (PIM) mimarisi, kod performansını önemli ölçüde iyileştirir ve PIM araştırma çabalarını uygun bir bilgisayar mimarisine dönüştürmede etkili olacaktır.

Andrew ve Erna Viterbi Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Fakültesi’ndeki Profesör Shahar Kvatinsky ve ekibi bir süredir PIM teknolojisi üzerinde çalışıyor. Bellek duvarı sorununu çözmeye çalışıyorlar – hesaplama görevlerini yürütmek için iki tamamen ayrı donanım bileşenine (CPU ve RAM) ihtiyaç duyuluyor.

Geleneksel bir PC mimarisinde, CPU, RAM’de depolanan programlanmış talimatları yürütür. Talimatları RAM düzeyinde çalıştırmanın bir yolunu bulmak, işlemci ve bellek arasında aktarılan verilerin “trafik sıkışıklığını” hafifletecektir.

Uygun PIM hesaplaması, yapay zeka, biyoteknoloji, finans ve daha fazlası dahil olmak üzere birçok alanda bilgisayar çalışmalarını hızlandırabilir. PIM işlemlerini kolaylaştıracak donanım bileşenleri geliştirilmektedir ve araştırmacılar yeni bellek mimarileri ve elektronikler üzerinde çalışmaktadır. Şimdiye kadar, PIM özellikli makinelerde çalışabilen bilgisayar programları üzerine çok az araştırma yapılmıştır.

Kvatinsky’nin ekibi , Python ve Processing-in-Memory’nin birleşmesinden oluşan PyPIM adlı bir kavram önerdi . PyPIM’in yeni arayüzü ve geliştirme kütüphaneleri, geleneksel, yüksek seviyeli Python komutlarını, PIM donanımında daha verimli çalışan düşük seviyeli, PIM özellikli makine koduna dönüştürecekti.

PyPIM tarafından önerilen yaklaşım, programcıların yeni bir dil öğrenmesine gerek kalmayacağı için PIM benimsenmesini önemli ölçüde hızlandırabilir. Her zamanki gibi Python’da kodlamaya devam edeceklerdi. Araştırmacılar, programcıların PIM ile elde edilen performans iyileştirmelerini değerlendirebilmeleri için bir donanım geliştirme simülatörü ve bir performans ölçüm aracı oluşturdular. Çalışma ayrıca PyPIM’in hesaplama performansını nasıl iyileştirebileceğini göstermek için matematik ve algoritmik görevler önerdi.