Publication
Flexible Hardware Acceleration for Instruction-Grain Lifeguards
Résumé
Instruction-grain lifeguards monitor executing programs at the granularity of individual instructions to quickly detect bugs and security attacks, but their fine-grain nature incurs high monitoring overheads. This article identifies three common sources of these overheads and proposes three techniques that together constitute a general-purpose hardware acceleration framework for lifeguards.
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Proximité ontologique
Concepts associés (14)
Accélération matérielle
L'accélération matérielle consiste à confier une fonction spécifique effectuée par le processeur à un circuit intégré dédié qui effectuera cette fonction de façon plus efficace. Pendant longtemps, les calculs effectués par les ordinateurs grand public étaient entièrement pris en charge par le processeur central (CPU). Or, ce processeur s'avérait insuffisant dans un certain nombre de domaines. On eut l'idée de créer des circuits plus efficaces que le processeur pour ces tâches afin de le décharger.
Puce d'accélération de réseaux de neurones
Un Accélérateur d'IA pour accélérateur d'intelligence artificielle (ou NPU, Neural Processing Unit) est une catégorie de microprocesseur ou de systèmes de calculs conçu pour accélérer un réseau de neurones artificiels, accélérer des algorithmes de vision industrielle et d'apprentissage automatique pour la robotique, l'internet des objets et autres taches de calculs-intensifs ou de contrôle de capteurs. Il s'agit souvent de conceptions multicœurs et se concentrant généralement sur l'arithmétique de faible-précision, des nouvelles architectures de flux de données ou de la capacité de calcul en mémoire.
General-purpose processing on graphics processing units
GPGPU est l'abréviation de general-purpose computing on graphics processing units, c'est-à-dire calcul générique sur processeur graphique. L'objectif de tels calculs est de bénéficier de la capacité de traitement parallèle des processeurs graphiques. Avant l'arrivée des GPGPU, le CPU, processeur central de l'ordinateur, traitait la plupart des opérations lourdes en calcul comme les simulations physiques, le rendu hors-ligne pour les films, les calculs de risques pour les institutions financières, la prévision météorologique, l'encodage de fichier vidéo et son Intel avec ses 80 % de parts de marché sur les CPU dominait donc très largement tous les besoins en calcul et pouvait en extraire de substantielles marges.
Publications associées (32)
Post-Moore's Law Fusion: High-Bandwidth Memory, Accelerators, and Native Half-Precision Processing for CPU-Local Analytics
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Embedded systems confront two opposite goals: low-power operation and high performance. The current trend to reach these goals is toward heterogeneous platforms, including multi-core architectures with heterogeneous cores and hardware accelerators. The lat ...
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