Інтернет речей міг би покращити якість життя, але він також споживатиме велику кількість електроенергії та збільшить викиди парникових газів. (Шаттерсткі)

вашу смартфон набагато потужніший, ніж комп'ютери NASA що поставило Ніла Армстронга та Базза Олдріна на Місяць у 1969 році, але це також енергетична свиня. В обчислювальних технологіях використання енергії часто вважається вторинною проблемою швидкості та зберігання, але зі швидкістю та напрямком технологічного прогресу вона стає все більшою екологічною проблемою.

Коли компанія з видобутку криптовалют Hut 8 відкрила найбільший в Канаді проект видобутку біткойна за межами Medicine Hat, Alta., Екологи забили тривогу. Завод споживає в 10 разів більше електроенергії, значною мірою виробляється електростанцією, що працює на природному газі, ніж будь-який інший об'єкт у місті.

В усьому світі викиди парникових газів (сектору парникових газів) є інформаційними, комунікаційними та технологічними (ІКТ) галузями прогнозують досягти еквівалента 1.4 гігатонн (млрд. метричних тонн) вуглекислого газу до 2020 року. Це 2.7 відсотка глобальних парникових газів і приблизно вдвічі перевищує загальний річний обсяг викидів парникових газів Канади.

Створюючи енергоефективні комп’ютерні процесори, ми могли б зменшити споживання енергії, і ми могли б зменшити викиди ПГ в місцях, де електроенергія надходить з викопного палива. Як інженер-комп’ютер, який спеціалізується на архітектурі та арифметиці комп’ютера, ми з колегами впевнені, що цих позитивних ефектів можна досягти майже не впливаючи на продуктивність комп'ютера чи зручність користувача.

Потужні зв’язки

Інтернет речей (IoT) - складений з підключених обчислювальних пристроїв, вбудованих у повсякденні об'єкти - вже надає позитивні економічні та соціальні наслідки, перетворюючи наше суспільство, навколишнє середовище та наші ланцюги продовольства на краще.

Ці пристрої здійснюють моніторинг та зменшення забруднення повітря, покращують збереження води та годують голодний світ. Вони також роблять наші будинки та підприємства більш ефективними, контролюючи термостати, освітлення, водонагрівачі, холодильники та пральні машини.

Пристрої, підключені до Інтернету, збільшують потреби в обробці даних та споживання енергії. (Шаттерсткі)

З кількістю підключених пристроїв до вершини 11 млрд штук. - не враховуючи комп'ютерів та телефонів - у 2018 році IoT створить великі дані, що вимагають величезних обчислень.

Збільшення енергоефективних обчислень дозволить заощадити гроші та зменшити споживання енергії. Це також дозволить акумуляторам, які забезпечують живлення в обчислювальних системах, менше або працювати довше. Крім того, обчислення можуть працювати швидше, тому обчислювальні системи вироблятимуть менше тепла.

Приблизні обчислення

Сьогоднішні обчислювальні системи розроблені для доставки точних рішень з високими витратами на енергію. Але багато алгоритмів, стійких до помилок, такі як обробка зображень, звуку та відео, обробка даних, сенсорний аналіз даних та глибоке навчання не потребують точних відповідей.

Ця непотрібна точність та надмірна витрата енергії є марними. Існують обмеження щодо сприйняття людиною - нам не завжди потрібна 100-відсоткова точність, щоб бути задоволеними результатом. Наприклад, незначні зміни в якості зображень і відео часто залишаються непоміченими.

Програми для обробки відео не вимагають 100-відсоткової точності. (Шаттерсткі)

Комп'ютерні системи можуть скористатися цими обмеженнями, щоб зменшити споживання енергії, не роблячи негативного впливу на досвід користувача. "Приблизні обчислення" - це методика обчислення, яка іноді повертає неточні результати, що робить його корисним для програм, де достатній приблизний результат.

В лабораторії комп’ютерної інженерії Саскачевану ми пропонуємо розробити та впровадити ці приблизні обчислювальні рішення, щоб вони могли оптимально торгувати точністю та ефективністю в межах програмного та апаратного забезпечення. Коли ми застосували ці рішення до основного обчислювального компонента процесора, ми виявили, що споживання енергії зменшилось на понад 50 відсотків майже без падіння продуктивності.

Гнучка точність

В даний час більшість персональних комп'ютерів містять 64-бітний стандартний цифровий формат. Це означає, що вони використовують число з 64 цифрами (або нулем, або одним) для виконання всіх обчислень.

Для 3D-графіки, віртуальної реальності та доповненої реальності потрібен 64-бітний формат для роботи. Але основна обробка аудіо та зображень може бути виконана в 32-бітному форматі і все ж забезпечити задоволення результатами. Більше того, програми глибокого навчання можуть навіть використовувати 16-бітні або 8-бітні формати через їх стійкість до помилок

Інноваційні розробки комп'ютерних апаратних та програмних засобів можуть підвищити енергоефективність. (Шаттерсткі)

Чим коротший цифровий формат, тим менше енергії використовується для виконання обчислення. Ми можемо розробити гнучкі, але точні обчислювальні рішення, які запускають різні програми, використовуючи найбільш відповідний числовий формат, щоб він сприяв енергоефективності.

Наприклад, програма глибокого навчання за допомогою цього гнучкого обчислювального рішення може зменшити споживання енергії на 15 відсотків, згідно з нашим попереднім експериментом. Крім того, пропоновані рішення можуть бути переконфігуровані для одночасного виконання декількох операцій, що вимагають низької чисельної точності та підвищення продуктивності.

IoT обіцяє багато, але ми також повинні думати про витрати на обробку всіх цих даних. Завдяки розумнішим, екологічно чистим процесорам ми могли б допомогти вирішити проблеми з навколишнім середовищем та сповільнити або зменшити їх внесок у зміну клімату.

Про автора

Seokbum Ko, професор, Університет Саскачевану

Ця стаття перевидана з Бесіда за ліцензією Creative Commons. Читати оригінал статті.