Электронные гаджеты, от смартфонов в карманах до суперкомпьютеров в лабораториях, сегодня работают по принципам, заложенным в них еще в 40-х годах прошлого века. Именно тогда математики впервые поняли, как машины могут оперировать с числами на больших скоростях и при этом не терять в точности. Быстродействие и аккуратность вычислений – одни из факторов, способствовавших повсеместному распространению компьютеров. Однако скоро это может стать прошлым: для повышения энергоэффективности исследователи предлагают пожертвовать точностью расчетов. Из-за этого можно будет забыть о точном вычислении, например, интеграла. А простая формула «2+2» может однажды выдать в результате «5». Но зато мобильники и ноутбуки будут работать от одного заряда дольше.
Подобный подход, когда процессор не ведет точный расчет, а выдает округленный результат, называется «приблизительным». Сегодня это уже не только теоретические построения ученых: инженеры Университета Пердью сообщили о начале испытаний простейшего чипа, использующего новый способ работы. Благодаря тому, что микросхема может допускать ошибки в некоторых своих вычислениях, ее энергопотребление упало в два раза по сравнению с таким же точным чипом.
Ученые не собираются останавливаться на микропроцессорах с ошибками: инженеры Университета Вашингтона показали, что подобным образом можно уменьшить энергопотребление флеш-памяти. Все, что нужно, – это разрешить некоторые сбои в ее работе и испорченные данные на выходе. По словам разработчиков, это решение станет хорошим компромиссом там, где нужна низкая надежность хранения информации и высокая энергоэффективность.
Приблизительные вычисления уже давно являются объектом пристального внимания ученых благодаря возможностям, которые оно обещает для электроники. Сегодня исследователи уже достигли стадии, когда теоретические разработки можно воплотить в реальном кремниевом чипе. «Мы имеем доказательство того, что это можно сделать в виде рабочего кремниевого прототипа», – говорит профессор Университета Пердью Ананд Рагунатан.
Компьютеры с ошибками – время выйти на сцену
Хотя многие задачи, такие как банковские расчеты, вычисления траекторий космических тел и другие, требуют максимальной точности, большинству пользователей она не нужна в обычной жизни. Потребителям хочется иметь гаджеты, которые смогут отвечать им голосом, узнавать хозяина и его друзей в лицо, а также анализировать тексты. Для всех этих задач некоторая доля неточности в работе допускается, особенно когда она компенсируется выигрышем в энергопотреблении.
«Для все большего числа компьютеров, будь то мобильный телефон или сервер в дата-центре, конечным результатом не является точное числовое значение. Они чаще и чаще выдают информацию в пригодном для человеческого понимания виде, – отмечает Рагунатан. – Вычисления в таких приложениях не нуждаются в повышенной точности. Им можно простить некоторую долю ошибок, ведь итоговый результат, показанный человеку, все равно будет приблизительным». Примером подобных приблизительных вычислений может являться сервис рекомендаций фильмов. Когда компьютер пытается подобрать похожие видео, он аппроксимирует некоторые наборы чисел в процессе своих исследований. Но при этом общий результат является правильным.
Ошибки для экономии батареи
Энергоэффективность сегодня является одним из главных требований для любой микросхемы, и разработчики пытаются улучшить этот параметр доступными ими способами. Один из них – убрать из чипа блоки, контролирующие качество управления электронными сигналами.
Разработанный инженерами Университета Пердью процессор Quorа экономит энергию, уменьшая число знаков после запятых. Благодаря этому часть блоков микросхемы остается незадействованной и не потребляет электричество. Этот чип также понижает напряжение некоторых своих элементов во время работы. Это приводит к учащению сбоев при вычислениях, но пониженный ток благоприятно сказывается на ресурсе аккумулятора.
Процессор, который работает с ошибками в вычислениях, невозможно было бы использовать для большого числа задач, если бы он не умел переключаться в точный режим работы. Так Quorа считывает инструкции в программном коде и в зависимости от этого подбирает уровень погрешности в своей работе. Благодаря этому такой чип можно использовать в реальных приложениях.
При необходимости экономии микросхема переключится в приближенный режим и сохранит заряд батареи. А когда важен точный результат – задействует все свои блоки ценой времени автономной работы. «Благодаря возможности указать уровень погрешности для разных частей программы можно использовать процессор без того, чтобы погрязнуть в ошибках», – говорит ведущий разработчик Quora Свагат Венкатарамани. Он прогнозирует, что аналоги созданного им процессора появятся в коммерческих продуктах в виде сопроцессоров. Они возьмут на себя приблизительные задачи: распознавание изображений, голос и так далее. «Как мы продемонстрировали, возможности процессора включают распознавание образов, обработку данных, поиск, компьютерное зрение – приложения, которые сегодня становятся популярными», – отмечает инженер.
О важности созданного в Университете Пердью процессора Quora говорят также и другие ученые. Один их них – профессор Университета Вашингтона Луис Цезе. По его словам, работа исследователей показывает, что использующие приблизительные вычисления микросхемы могут быть полезными в практических задачах. Цезе также отмечает, что на практике может оказаться выгодней указывать нетребовательные к точности результата места программно, а не использовать для этого чип. Это облегчит перевод кода, написанного для обычных процессоров, в совместимый с приблизительными микросхемами. Эта часть работы еще требует дополнительных исследований. «Эта область все еще нуждается в исследовании», – отмечает Цезе.
Ученый не сомневается, что приблизительные вычисления результата будут использоваться в коммерческих устройствах. Сам Цезе и его коллеги уже ведут переговоры с производителями флеш-памяти о внедрении подобного способа экономии энергии ценой испорченных битов данных. По его словам, сбои большего числа ячеек памяти и минимальная деградация информации не повлияют на общий результат. «Мы имеем много данных, и много из этой информации имеет приблизительную природу: изображения, звук, видео», – говорит ученый.
По материалам: Technology Review
