当开创性的工程师和行业专家联手时，现代数据中心的计算效率可能会迎来质的飞跃。来自德克萨斯农工大学的研究者们与英特尔、AheadComputing和普林斯顿大学共同开发了一种新技术——Skia，帮助计算机处理器更好地预测未来的指令，从而提高计算性能。 数据中⼼是集中处理和存储海量数据的重要设施，常常因为处理器难以预测和准备指令而影响数据处理速度。当我们在搜索引擎中输入问题时，答案生成得更慢或无法满足需求，正是由于这一瓶颈的存在。为了解决这个问题，Skia技术应运而生。Skia这个名字来源于希腊语，意为“影子”，可以更好地预测未来指令，并根据这些信息改善系统的指令吞吐量。吞吐量指的是单位时间内完成的处理任务数量，对于数据中心来说，高吞吐量意味着更快的处理速度和更低的能耗。 现代数据中心的工作负载中，处理器依赖于一个称为取指定向预取（FDIP）的系统来提前获取指令。FDIP通过分支预测单元来预测并获取指令。但是随着应用的复杂化，分支目标缓冲区（BTB）可能出现故障，导致不正确的预测和缓存污染。许多未使用的分支指令被称作“影子分支”，存在于已预取的缓存行中，但未被当前指令流使用，也未被解码。 Skia技术能够识别和解码这些影子分支，并将它们存储在名为影子分支缓冲区的内存区域，以便与BTB一起访问。通过这种方式，Skia不仅提高了指令预测的准确性，还显著提高了处理器的性能和效率。研究团队表示，Skia技术可以在不显著增加硬件成本的情况下，使数据中⼼的性能提升近两倍，相比之下，单纯增加现有硬件的存储容量仅能带来约10%的性能提升。 研究人员已经在ACM国际计算机体系结构支持编程语言和操作系统的会议（ASPLOS）上发表了他们的研究成果《Skia：揭露影子分支》，并前往荷兰向全球同行展示了这一技术。参与这项研究的还包括普林斯顿大学计算机科学系教授David I. August，德克萨斯农工大学计算机科学与工程系研究生Krishnam Tibrewala，英特尔公司的资深首席工程师Gilles Pokam，以及AheadComputing公司的高级中央处理单元架构师Bhargav Reddy Godala和Gino Chacon。 业内专家认为，这一技术创新对于优化数据中⼼的性能具有重要意义。它不仅提升了处理器的效率，还在减少能源消耗方面展现出潜力。如果这项技术能够广泛应用于商业场景，将大大降低数据中心的建设成本和运营成本。例如，原本需要在全国范围内建设100个数据中心的企业，现在只需建设90个，节省了10%的成本和资源。 德克萨斯农工大学是一所享有盛誉的大型公立研究型大学，拥有强大的工程与计算机科学研究实力。英特尔作为全球领先的半导体芯片制造商，一直在推动计算技术的进步。而AheadComputing则以其创新的数据中心解决方案而在业内脱颖而出。这项合作展示了科研机构与产业界在解决实际问题方面的密切联系和强大协同效应。