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Approximate Computing for Power and Energy Optimisation

Descripción del proyecto

Más eficacia energética, menos computación exacta

En la carrera hacia la construcción de máquinas más inteligentes, potentes y conectadas, los científicos también están buscando modos de garantizar su eficacia energética. Si no se hace nada por evitarlo, los ordenadores pronto necesitarán más electricidad de la que pueden generar los recursos energéticos mundiales. La preocupación es mayor si tenemos en cuenta que el internet de las cosas conectará a unos cincuenta mil millones de dispositivos a la nube a través de redes inalámbricas. El proyecto financiado con fondos europeos APROPOS está buscando la forma de disminuir el consumo de energía y optimizar los compromisos entre energía y precisión. Para ello, está desarrollando una computación aproximada en que las aplicaciones que utilizan datos podrían funcionar con un nivel «aceptable» de precisión. Además, formará a investigadores noveles en compromisos entre energía y precisión en circuitos, estructuras, «software» y soluciones a escala de sistemas. Según el proyecto, de este modo la eficacia energética podría llegar a multiplicarse por cincuenta.

Objetivo

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.

Coordinador

TAMPEREEN KORKEAKOULUSAATIO SR
Aportación neta de la UEn
€ 561 611,52
Dirección
KALEVANTIE 4
33100 Tampere
Finlandia

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Región
Manner-Suomi Länsi-Suomi Pirkanmaa
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
€ 561 611,52

Participantes (13)