3 ene. 2014

"Hacer trampas" ahorra energía

Por: Tom Simonite

Los chips que realizan cálculos aproximados y no precisos podrían permitir que los dispositivos móviles fueran más inteligentes a la hora de comprender el mundo.

Debemos nuestros smartphones y superordenadores a los matemáticos e ingenieros que descubrieron en las décadas de 1940 y 1950 cómo crear máquinas capaces de procesar operaciones a alta velocidad con una precisión perfecta. Ahora, algunos investigadores están repasando esos principios trabajando en diseños que sacrifican la precisión por la eficiencia energética. El enfoque, conocido como computación por aproximación podría servir para aumentar la duración de la batería de los dispositivos móviles y permitir técnicas avanzadas como la visión artificial.

La semana pasada investigadores de la Universidad de Purdue (EEUU) informaron de pruebas hechas con un procesador sencillo que usa la aproximación. Los investigadores fueron capaces de reducir el consumo energético de un chip a la mitad al permitir que hubiera errores en algunas operaciones mientras ejecutaba toda una gama de software para distintas tareas, como reconocer escritura a mano y detectar ojos en imágenes.

Otros investigadores de la Universidad de Washington (EEUU) han demostrado que el consumo de energía de la memoria flash, que se usa en la computación móvil, se podría reducir si se permitiera a los chips almacenar los datos no críticos de manera imperfecta. Ambos grupos presentaron su trabajo en la Conferencia Micro celebrada en la Universidad de California en Davis (EEUU).

Hace años que se investiga en computación por aproximación, pero ahora ésta ha avanzado hasta el punto de que se pueden construir sistemas reales gracias a esta técnica, explica el profesor de Purdue nombrado en 2006 por MIT Technology Review como uno de los 35 innovadores menores de 35, Anand Raghunathan. "Tenemos pruebas en silicio de que esto se puede hacer", afirma.

El momento es perfecto porque aunque siempre hará falta una precisión completa para muchas funciones, como calcular nóminas, muchas de las tareas avanzadas que se le piden a los ordenadores, como reconocer imágenes o reproducir sonido, pueden tolerar cierto grado de imprecisión.

"Cada vez hay más ordenadores, ya sean teléfonos o centros de datos, en los que el resultado final no es una cifra numérica precisa, es algo para humanos", afirma Raghunathan. "No hay que tratar los cálculos involucrados en estas aplicaciones como algo sagrado o completamente preciso y podemos aprovechar esa licencia". Cuando un ordenador intenta recomendar una película o reconocer a tu amigo en una foto, por ejemplo, aproximar algunas de las cifras que se usan por el camino está bien siempre que la respuesta final sea correcta.

Permitir a los ordenadores aproximar puede servir para ahorrar energía en toda una serie de formas, principalmente reduciendo el control de calidad sobre la manipulación de las señales electrónicas. El diseño de procesador de Purdue, llamado Quora, ahorra energía reduciendo la precisión usada para expresar determinados valores con los que opera, lo que permite que algunos elementos de su circuito se mantengan ociosos. También reduce el voltaje de algunos elementos del circuito cuando están trabajando sobre datos aproximados. Lo fundamental es que el diseño no lo hace así para cada instrucción que da un software, sino que busca señales escritas en el código de un programa que indican que tienen tolerancia al error y por cuánto.

Poder especificar el grado de ruido aceptable para distintas partes de un programa posibilita usar la aproximación sin sobrecargarla de errores, explica el investigador de Purdue que ha dirigido el trabajo sobre el procesador, Swagath Venkataramani, quien predice que los descendientes de Quora aparecerán en productos comerciales como los coprocesadores de los procesadores convencionales. Este tipo de coprocesadores podrían encargarse de tareas como el procesado de imágenes, que se benefician de la aproximación. "Como hemos demostrado, esto incluye reconocimiento, minado de datos, búsqueda y visión, aplicaciones cada vez más populares en el espectro de la computación".

El profesor asociado de la Universidad de Washington (EEUU) Luis Ceze, afirma que el trabajo de Purdue demuestra que los chips que hacen aproximaciones pueden ser prácticos. Sin embargo, añade que quizá sea mejor hacer que el hardware de los chips tenga un papel menos activo en la toma de decisiones de dónde aplicar una aproximación y usar el software en cambio. Así se facilitaría la traducción automática de software escrito para ordenadores convencionales a una forma que podría manejar un sistema que usase aproximación, explica. Sin embargo, Ceze reconoce que el campo aún está lejos de establecer una única forma de hacer las cosas. "Esta área aún está en fase de exploración", afirma.

Ceze no duda de que la capacidad de aproximar llegará a los dispositivos de computación comerciales. Su propio grupo ha empezado a hablar con las empresas que fabrican memoria flash sobre una técnica desarrollada por ellos que ahorra energía metiendo más bits de los habituales en los bloques de memoria, degradando sólo marginalmente los datos almacenados.

Los consumidores están teniendo un papel importante a la hora de obligar a la industria a abrirse a este tipo de ideas, afirma Ceze. "Ahora mismo tenemos muchos datos, y gran parte de ellos son de naturaleza aproximable, cosas como imágenes, sonido, datos de vídeo de sensores".

Fuente: Centro de Innovación BBVA

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