Einzelmeldung

"Approximate Computing" spart Energie bei multimedialen Prozessen

Computersysteme sollen energieeffizient sein; gleichzeitig steigt die Komplexität und es müssen immer größere Datenmengen verarbeitet werden. Um die gewünschten Systemeigenschaften zu erreichen, optimiert der Forschungsbereich Cyber-Physical Systems (CPS) des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) im Projekt "Maniac" Algorithmen für Approximate Computing auf Basis von binären Entscheidungsdiagrammen.

Approximate Computing (AC) – zu Deutsch annäherndes Rechnen – macht sich die Fähigkeit vieler Anwendungen zunutze, eine gewisse Ungenauigkeit bei den Berechnungen zu tolerieren. Durch den Umstand, dass ein exaktes Ergebnis nicht unbedingt notwendig ist, lässt sich eine deutlich bessere Energieeffizienz erreichen. Geringe Abweichungen sind zum Beispiel bei der Verarbeitung multimedialer Inhalte möglich: Aufgrund seiner begrenzten Wahrnehmungsfähigkeit bemerkt der Mensch minimale Differenzen, etwa im Farbton oder in der Tonhöhe, nicht.

Allerdings ergeben sich durch AC neue Anforderungen an den Entwurfsprozess von Hardwaresystemen, denen die CPS-Wissenschaftler durch den Einsatz von binären Entscheidungsdiagrammen (binary decision diagrams, BDDs) begegnen wollen. In dem Projekt sollen BDDs die effiziente Funktionsdarstellung ermöglichen, die auf lange Sicht gegenüber einer Vielzahl von Abweichungen tolerant ist, und dadurch den Entwurf neuer Technologien verbessern.

Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) fördert das Vorhaben über eine Laufzeit von 36 Monaten mit rund 280.000 Euro.

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