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Approximate Computing for Power and Energy Optimisation

Projektbeschreibung

Bessere Energieeffizienz, weniger genaue Datenverarbeitung

Im Wettlauf zu intelligenteren, leistungsstärkeren und besser vernetzten Maschinen suchen Forschende auch nach Strategien, um deren Energieeffizienz sicherzustellen. Falls keine Maßnahmen ergriffen werden, benötigen Computer bald mehr Strom, als die Energiequellen der Welt erzeugen können. Dass das Internet der Dinge bis zu 50 Mrd. Geräte über drahtlose Netzwerke an die Cloud anschließen wird, ist ein weiterer Grund zur Besorgnis. Das EU-finanzierte Projekt APROPOS erforscht Strategien zur Senkung des Energieverbrauchs und zur Optimierung der Abwägung zwischen dem Energieverbrauch und der Genauigkeit bei der Datenverarbeitung. Zu diesem Zweck entwickelt es die Näherungsrechnung für datennutzende Anwendungen, für die ein „annehmbarer“ Grad an Genauigkeit ausreichend ist. Außerdem bildet es Nachwuchsforschende auf dem Gebiet der Abwägung zwischen Energieverbrauch und Genauigkeit in Schaltkreisen, Architektur, Software und Lösungen auf Systemebene aus. Nach Angaben des Projekts kann die Energieeffizienz mit diesen Mitteln um einen Faktor von bis zu 50 gesteigert werden.

Ziel

The Approximate Computing for Power and Energy Optimisation ETN will train 15 ESRs to tackle the challenges of future embedded and high-performance computing energy efficiency by using disruptive methodologies. Following the current trend, by 2040 computers will need more electricity than the world energy resources can generate. On the communications side, energy consumption in mobile broadband networks is comparable to datacenters. To make things worse, Internet-of-Things will soon connect up to 50 billion devices through wireless networks to the cloud. APROPOS aims at decreasing energy consumption in both distributed computing and communications for cloud-based cyber-physical systems. We propose adaptive Approximate Computing to optimize energy-accuracy trade-offs. Luckily, in many parts of the global data acquisition, transfer, computation, and storage systems there exists the possibility to trade off accuracy to less power and less time consumed. As examples, numerous sensors are measuring noisy or inexact inputs; the algorithms processing the acquired signals can be stochastic; the applications using the data may be satisfied with an “acceptable” accuracy instead of exact and absolutely correct results; the system may be resilient against occasional errors; and a coarse classification may be enough for a data mining system. By introducing a new dimension, accuracy, to the design optimization, the energy efficiency can even be improved by a factor of 10x-50x. We will train the spearheads of the future generation to cope with the technologies, methodologies, and tools for successfully applying Approximate Computing to power and energy saving. The training, in this first ever ITN addressing approximate computing, is to a large extent done by researching energy-accuracy trade-offs on circuit, architecture, software, and system-level solutions, bringing together world leading experts from European organizations to train the ESR fellows.

Koordinator

TAMPEREEN KORKEAKOULUSAATIO SR
Netto-EU-Beitrag
€ 561 611,52
Adresse
KALEVANTIE 4
33100 Tampere
Finnland

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Region
Manner-Suomi Länsi-Suomi Pirkanmaa
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
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Gesamtkosten
€ 561 611,52

Beteiligte (13)