Il tuo smartphone è molto più potente dei computer della NASA che hanno portato Neil Armstrong e Buzz Aldrin sulla luna nel 1969, ma è anche un divoratore di energia. Nell'informatica, il consumo di energia è spesso considerato un problema secondario rispetto alla velocità e allo stoccaggio, ma con il ritmo e la direzione del progresso tecnologico, sta diventando una preoccupazione ambientale crescente.

Quando la società di mining di criptovalute Hut 8 ha aperto il più grande progetto di mining di bitcoin del Canada al di fuori di Medicine Hat, Alta., gli ambientalisti hanno lanciato l'allarme. L'impianto consuma 10 volte più elettricità, in gran parte prodotta da una centrale elettrica alimentata a gas naturale, rispetto a qualsiasi altra struttura della città.

Globalmente, emissioni di gas serra (GHG) dalle informazioni, Si prevede che i settori della comunicazione e della tecnologia (TIC) raggiungeranno l'equivalente di 1,4 gigatonnellate (miliardi di tonnellate) di anidride carbonica all'anno entro il 2020. Questo è il 2,7% dei gas serra globali e circa il doppio della produzione annua totale di gas serra del Canada.

Progettando processori per computer efficienti dal punto di vista energetico potremmo ridurre il consumo di energia, e potremmo ridurre le emissioni di gas serra nei luoghi in cui l'elettricità proviene da combustibili fossili. In qualità di ingegnere informatico specializzato in architettura informatica e aritmetica, io e i miei colleghi siamo fiduciosi che questi effetti positivi possano essere raggiunti senza quasi alcun impatto sulle prestazioni del computer o sulla comodità dell'utente.

Connessioni potenti

L'Internet delle cose (IoT), costituito dai dispositivi informatici connessi incorporati negli oggetti di uso quotidiano, sta già producendo impatti economici e sociali positivi, trasformare le nostre società, l'ambiente e le nostre filiere alimentari per il meglio.

Questi dispositivi monitorano e riducono l'inquinamento atmosferico, migliorare la conservazione dell'acqua e nutrire un mondo affamato. Stanno anche rendendo le nostre case e le nostre attività più efficienti, termostati di controllo, illuminazione, scaldabagno, frigoriferi e lavatrici.

Con il numero di dispositivi connessi che ha raggiunto i primi 11 miliardi, esclusi computer e telefoni, nel 2018, L'IoT creerà big data che richiedono enormi calcoli.

Rendere il calcolo più efficiente dal punto di vista energetico farebbe risparmiare denaro e ridurrebbe il consumo di energia. Inoltre, consentirebbe alle batterie che forniscono energia ai sistemi informatici di essere più piccole o di funzionare più a lungo. Inoltre, i calcoli potrebbero essere eseguiti più velocemente, quindi i sistemi informatici genererebbero meno calore.

Calcolo approssimativo

I sistemi informatici odierni sono progettati per fornire soluzioni esatte a un costo energetico elevato. Ma molti algoritmi resistenti agli errori come l'immagine, elaborazione audio e video, estrazione dei dati, l'analisi dei dati dei sensori e il deep learning non richiedono risposte esatte.

Questa precisione non necessaria e il dispendio energetico eccessivo sono uno spreco. Ci sono limitazioni alla percezione umana:non abbiamo sempre bisogno di un'accuratezza del 100% per essere soddisfatti del risultato. Per esempio, piccoli cambiamenti nella qualità delle immagini e dei video spesso passano inosservati.

I sistemi informatici possono sfruttare queste limitazioni per ridurre il consumo di energia senza avere un impatto negativo sull'esperienza dell'utente. Il "calcolo approssimativo" è una tecnica di calcolo che a volte restituisce risultati imprecisi, rendendolo utile per applicazioni in cui è sufficiente un risultato approssimativo.

Presso il laboratorio di ingegneria informatica dell'Università del Saskatchewan, stiamo proponendo di progettare e implementare queste soluzioni di calcolo approssimativo, in modo che possano bilanciare in modo ottimale accuratezza ed efficienza tra software e hardware. Quando abbiamo applicato queste soluzioni a un componente di elaborazione centrale del processore, abbiamo scoperto che il consumo energetico è diminuito di oltre il 50% senza quasi alcun calo delle prestazioni.

Precisione flessibile

Oggi, la maggior parte dei personal computer contiene un formato numerico standard a 64 bit. Ciò significa che usano un numero con 64 cifre (zero o uno) per eseguire tutti i calcoli.

grafica 3D, la realtà virtuale e la realtà aumentata richiedono il formato a 64 bit per funzionare. Ma l'elaborazione di base dell'audio e delle immagini può essere eseguita con un formato a 32 bit e fornire comunque risultati soddisfacenti. Inoltre, le applicazioni di deep learning possono persino utilizzare formati a 16 o 8 bit a causa della loro resilienza agli errori

Più breve è il formato numerico, minore è l'energia utilizzata per eseguire il calcolo. Siamo in grado di progettare flessibile, eppure preciso, soluzioni informatiche che eseguono diverse applicazioni utilizzando il formato numerico più appropriato in modo da promuovere l'efficienza energetica.

Per esempio, un'applicazione di deep learning che utilizza questa soluzione di elaborazione flessibile potrebbe ridurre il consumo di energia del 15%, secondo il nostro esperimento preliminare. Inoltre, le soluzioni proposte possono essere riconfigurate per eseguire contemporaneamente più operazioni che richiedono bassa precisione numerica e migliorare le prestazioni.

L'IoT ha molte promesse, ma bisogna pensare anche ai costi di elaborazione di tutti questi dati. Con più intelligente, trasformatori più ecologici, potremmo aiutare ad affrontare le preoccupazioni ambientali e rallentare o ridurre il loro contributo al cambiamento climatico.

Questo articolo è stato ripubblicato da The Conversation con una licenza Creative Commons. Leggi l'articolo originale.