Cara membuat komputer lebih cepat dan ramah iklim

Ponsel cerdas Anda jauh lebih kuat daripada komputer NASA yang menempatkan Neil Armstrong dan Buzz Aldrin di bulan pada tahun 1969, tetapi juga merupakan babi energi. Dalam komputasi, penggunaan energi sering dianggap sebagai masalah sekunder untuk kecepatan dan penyimpanan, tetapi dengan laju dan arah kemajuan teknologi, itu menjadi perhatian lingkungan yang berkembang.

Ketika perusahaan penambangan cryptocurrency Hut 8 membuka proyek penambangan bitcoin terbesar Kanada di luar Medicine Hat, Alta., para pencinta lingkungan membunyikan alarm. Pembangkit ini mengkonsumsi listrik 10 kali lebih banyak, sebagian besar diproduksi oleh pembangkit listrik berbahan bakar gas alam, daripada fasilitas lain di kota.

Secara global, emisi gas rumah kaca (GRK) dari informasi, sektor komunikasi dan teknologi (TIK) diperkirakan akan mencapai setara dengan 1,4 gigaton (miliar metrik ton) karbon dioksida setiap tahun pada tahun 2020. Itu 2,7 persen dari GRK global dan kira-kira dua kali lipat total output gas rumah kaca tahunan Kanada.

Dengan merancang prosesor komputer hemat energi, kita dapat mengurangi konsumsi energi, dan kita dapat mengurangi emisi GRK di tempat-tempat yang listriknya berasal dari bahan bakar fosil. Sebagai seorang insinyur komputer yang berspesialisasi dalam arsitektur komputer dan aritmatika, rekan-rekan saya dan saya yakin efek positif ini dapat dicapai dengan hampir tidak berdampak pada kinerja komputer atau kenyamanan pengguna.

Koneksi yang kuat

Internet of Things (IoT) — terdiri dari perangkat komputasi terhubung yang disematkan ke dalam objek sehari-hari — telah memberikan dampak ekonomi dan sosial yang positif, mengubah masyarakat kita, lingkungan dan rantai pasokan makanan kita menjadi lebih baik.

Perangkat ini memantau dan mengurangi polusi udara, meningkatkan konservasi air dan memberi makan dunia yang kelaparan. Mereka juga membuat rumah dan bisnis kita lebih efisien, mengendalikan termostat, Petir, pemanas air, lemari es dan mesin cuci.

Dengan jumlah perangkat yang terhubung mencapai 11 miliar teratas — tidak termasuk komputer dan telepon — pada tahun 2018, IoT akan membuat data besar yang membutuhkan perhitungan besar.

Membuat komputasi lebih hemat energi akan menghemat uang dan mengurangi penggunaan energi. Itu juga akan memungkinkan baterai yang menyediakan daya dalam sistem komputasi menjadi lebih kecil atau berjalan lebih lama. Tambahan, perhitungan bisa berjalan lebih cepat, sehingga sistem komputasi akan menghasilkan lebih sedikit panas.

Perkiraan komputasi

Sistem komputasi saat ini dirancang untuk memberikan solusi yang tepat dengan biaya energi yang tinggi. Tetapi banyak algoritme tahan kesalahan seperti gambar, pemrosesan suara dan video, penambangan data, analisis data sensor dan pembelajaran mendalam tidak memerlukan jawaban yang tepat.

Akurasi yang tidak perlu dan pengeluaran energi yang berlebihan ini adalah pemborosan. Ada batasan pada persepsi manusia — kita tidak selalu membutuhkan akurasi 100 persen untuk puas dengan hasilnya. Sebagai contoh, perubahan kecil pada kualitas gambar dan video sering kali tidak diperhatikan.

Sistem komputasi dapat memanfaatkan keterbatasan ini untuk mengurangi penggunaan energi tanpa berdampak negatif pada pengalaman pengguna. "Perkiraan komputasi" adalah teknik komputasi yang terkadang mengembalikan hasil yang tidak akurat, membuatnya berguna untuk aplikasi di mana hasil perkiraan sudah cukup.

Di lab teknik komputer Universitas Saskatchewan, kami mengusulkan untuk merancang dan menerapkan solusi komputasi perkiraan ini, sehingga mereka dapat secara optimal menukar akurasi dan efisiensi di seluruh perangkat lunak dan perangkat keras. Saat kami menerapkan solusi ini ke komponen komputasi inti prosesor, kami menemukan bahwa konsumsi daya turun lebih dari 50 persen dengan hampir tidak ada penurunan kinerja.

Presisi fleksibel

Dewasa ini, kebanyakan komputer pribadi berisi format numerik standar 64-bit. Ini berarti bahwa mereka menggunakan angka dengan 64 digit (nol atau satu) untuk melakukan semua perhitungan.

grafis 3D, virtual reality dan augmented reality membutuhkan format 64-bit untuk bekerja. Namun pemrosesan audio dan gambar dasar dapat dilakukan dengan format 32-bit dan tetap memberikan hasil yang memuaskan. Lebih-lebih lagi, aplikasi pembelajaran mendalam bahkan dapat menggunakan format 16-bit atau 8-bit karena ketahanan kesalahannya

Semakin pendek format numerik, semakin sedikit energi yang digunakan untuk melakukan perhitungan. Kami dapat merancang fleksibel, namun tepat, solusi komputasi yang menjalankan aplikasi berbeda menggunakan format numerik yang paling tepat sehingga mendorong efisiensi energi.

Sebagai contoh, aplikasi pembelajaran mendalam yang menggunakan solusi komputasi fleksibel ini dapat mengurangi konsumsi energi hingga 15 persen, sesuai dengan percobaan awal kami. Tambahan, solusi yang diusulkan dapat dikonfigurasi ulang untuk secara bersamaan melakukan beberapa operasi yang membutuhkan presisi numerik rendah dan meningkatkan kinerja.

IoT sangat menjanjikan, tetapi kita juga harus memikirkan biaya pemrosesan semua data ini. Dengan lebih pintar, prosesor yang lebih hijau, kami dapat membantu mengatasi masalah lingkungan dan memperlambat atau mengurangi kontribusi mereka terhadap perubahan iklim.