Los investigadores de la Universidad de Lancaster están compitiendo contra el tiempo para encontrar soluciones inteligentes a la era del 'silicio oscuro' que avanza rápidamente.
Pronto viviremos en una era en la que quizás más del 80 por ciento de los transistores de los procesadores de computadora deben estar apagados y "permanecer oscuros" en cualquier momento para evitar que el chip se sobrecaliente.
El diseño de hardware está evolucionando rápidamente para evitar esta necesidad de "apagar" los transistores y encontrar soluciones innovadoras. Pero estas mejoras a nivel de hardware traen consigo complejidades que son difíciles de enfrentar para los compiladores. A menos que podamos encontrar formas de ayudarlos compiladores siguen el ritmo de estos cambios de hardware, ya no podrán traducir de manera eficiente el lenguaje de programación de alto nivel o el código fuente utilizado por el software en el código de máquina que el hardware de la computadora entiende.
Hasta que se resuelva este problema, la industria del software se estancará; el software ya no podrá comunicarse de manera eficiente con el hardware y los esfuerzos para resolver el problema de la silicona oscura habrán sido inútiles.
Gracias a una subvención del Consejo de Investigación de Ingeniería y Ciencias Físicas de £ 98,000, los investigadores de la Universidad de Lancaster ahora están trabajando en nuevos compiladores 'inteligentes' que utilizan el aprendizaje automático para autoeducarse y encontrar formas más eficientes de hacer su trabajo como intermediario entresoftware y hardware.
Zheng Wang, profesor de la Facultad de Informática y Comunicaciones de la Universidad de Lancaster, dijo: "Los desarrolladores de software están luchando para hacer frente a este aumento dramático en la complejidad del hardware y las herramientas actuales son simplemente inadecuadas para la tarea. Si no somos capaces de resolver estos problemasentonces, por primera vez en décadas, el progreso en las industrias de software se estancará.
"Nuestro proyecto tiene como objetivo proporcionar técnicas habilitadoras a nivel de compilador utilizando aprendizaje automático.
"Los enfoques tradicionales de construcción de compiladores que dependen de expertos humanos para pasar muchos años en la construcción de un compilador eficiente ya no son factibles. La nueva y compleja arquitectura emergente del hardware significa que tomará mucho más tiempo construir un compilador decente
"Por primera vez, el aprendizaje automático vivirá en el entorno de la aplicación, aprendiendo cómo optimizar programas para dispositivos informáticos individuales. Nuestro sistema de compilación inteligente adquirirá conocimiento cada vez que se compila y ejecuta un programa, y usa el conocimiento para aprender cómopara optimizar programas para cada plataforma de hardware y para cada usuario. Cuanto más aprende nuestro sistema, más sabe lo que funciona. Con el tiempo, los programas se ejecutarán más rápido y todo el sistema informático será más eficiente en energía ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Lancaster . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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