Cara Membuat Komputer Lebih Cepat Dan Mesra Iklim Internet of Things dapat meningkatkan kualiti hidup, tetapi juga akan menggunakan sejumlah besar listrik dan meningkatkan emisi gas rumah kaca. (Shutterstock)

telefon pintar jauh lebih berkuasa daripada komputer NASA yang meletakkan Neil Armstrong dan Buzz Aldrin pada bulan pada tahun 1969, tetapi ia juga merupakan babi tenaga. Dalam pengkomputeran, penggunaan tenaga sering dianggap sebagai masalah menengah untuk mempercepat dan menyimpan, tetapi dengan kadar dan arah kemajuan teknologi, ia menjadi kebimbangan alam sekitar yang semakin meningkat.

Apabila syarikat perlombongan cryptocurrency Hut 8 membuka projek perlombongan bitcoin terbesar di Kanada di luar Medicine Hat, Alta., Ahli alam sekitar membunyikan penggera. Kilang itu menggunakan elektrik sebanyak 10 kali lebih banyak, sebahagian besarnya dihasilkan oleh loji janakuasa gas asli, daripada kemudahan lain di bandar.

Secara global, pelepasan gas rumah hijau (GHG) dari sektor maklumat, komunikasi dan teknologi (ICT) adalah ramalan untuk mencapai bersamaan dengan 1.4 gigatonnes (bilion metrik tan) karbon dioksida setiap tahun menjelang 2020. Itulah 2.7 peratus daripada GHG global dan kira-kira dua kali pengeluaran gas rumah hijau tahunan Kanada.

Dengan merancang pemproses komputer yang cekap tenaga, kita dapat mengurangkan penggunaan tenaga, dan kita dapat mengurangkan pelepasan GHG di tempat-tempat di mana elektrik berasal dari bahan api fosil. Sebagai jurutera komputer yang khusus dalam seni bina dan aritmetik komputer, rakan sekerja saya dan saya yakin kesan positif ini dapat dicapai dengan hampir tidak memberi kesan kepada prestasi komputer atau kemudahan pengguna.


grafik langganan dalaman


Sambungan yang kuat

Internet Perkara (IoT) - terdiri daripada peranti pengkomputeran yang disambungkan ke objek sehari-hari - sudah memberikan impak ekonomi dan sosial yang positif, mengubah masyarakat kita, alam sekitar dan rantaian bekalan makanan kita dengan lebih baik.

Peranti ini sedang memantau dan mengurangkan pencemaran udara, meningkatkan pemuliharaan air dan memberi makan kepada dunia yang lapar. Mereka juga membuat rumah dan perniagaan kami lebih cekap, mengawal termostat, pencahayaan, pemanas air, peti sejuk dan mesin basuh.

Cara Membuat Komputer Lebih Pantas dan Mesra Alam Peranti yang berkaitan dengan Internet menambah keperluan pemprosesan data dan penggunaan tenaga. (Shutterstock)

Dengan bilangan peranti yang disambungkan ke atas 11 bilion - tidak termasuk komputer dan telefon - pada tahun 2018, IoT akan membuat data besar yang memerlukan pengiraan yang besar.

Membuat pengiraan lebih cekap tenaga akan menjimatkan wang dan mengurangkan penggunaan tenaga. Ia juga akan membolehkan bateri yang menyediakan kuasa dalam sistem pengkomputeran menjadi lebih kecil atau berlari lebih lama. Di samping itu, pengiraan boleh berjalan lebih cepat, jadi sistem pengkomputeran akan menghasilkan kurang haba.

Pengkomputeran anggaran

Sistem pengkomputeran hari ini direka untuk memberikan penyelesaian tepat pada kos tenaga yang tinggi. Tetapi banyak algoritma ralat-resilient seperti imej, pemprosesan bunyi dan video, perlombongan data, analisis data sensor dan pembelajaran mendalam tidak memerlukan jawapan yang tepat.

Ketepatan yang tidak perlu dan perbelanjaan tenaga yang berlebihan adalah membazir. Terdapat batasan untuk persepsi manusia - kita tidak selalu memerlukan ketepatan 100 peratus untuk dipenuhi dengan hasilnya. Contohnya, perubahan kecil dalam kualiti imej dan video sering tidak diketahui.

Cara Membuat Komputer Lebih Pantas dan Mesra Alam Aplikasi pemprosesan video tidak memerlukan ketepatan 100 peratus. (Shutterstock)

Sistem pengkomputeran boleh mengambil kesempatan daripada batasan ini untuk mengurangkan penggunaan tenaga tanpa memberi kesan negatif kepada pengalaman pengguna. "Pengiraan anggaran" adalah teknik perhitungan yang kadang-kadang mengembalikan hasil yang tidak tepat, sehingga berguna untuk aplikasi di mana hasil perkiraan cukup.

Di makmal kejuruteraan komputer di University of Saskatchewan, kami mencadangkan untuk merekabentuk dan melaksanakan penyelesaian pengkomputeran anggaran ini, supaya mereka dapat mengimbangi ketepatan dan kecekapan secara menyeluruh terhadap perisian dan perkakasan. Apabila kami menggunakan penyelesaian ini kepada komponen pengkomputeran teras pemproses, kami mendapati bahawa penggunaan kuasa menurun oleh lebih daripada 50 peratus dengan hampir tiada penurunan prestasi.

Ketepatan fleksibel

Pada masa kini, kebanyakan komputer peribadi mengandungi format berangka standard 64-bit. Ini bermakna mereka menggunakan nombor dengan 64 digit (sama ada sifar atau satu) untuk melakukan semua perhitungan.

Grafik 3D, realiti maya dan realiti bertambah memerlukan format 64-bit untuk berfungsi. Tetapi pemprosesan audio dan imej asas boleh dilakukan dengan format 32-bit dan masih memberikan hasil memuaskan. Selain itu, aplikasi pembelajaran mendalam juga boleh digunakan Format 16-bit atau 8-bit kerana kesilapan kesilapan mereka

Cara Membuat Komputer Lebih Pantas dan Mesra Alam Reka bentuk inovatif dalam perkakasan dan perisian komputer boleh meningkatkan kecekapan tenaga. (Shutterstock)

Lebih pendek format berangka, tenaga kurang digunakan untuk melakukan pengiraan. Kami boleh merangka penyelesaian komputasi yang fleksibel, namun tepat, yang menjalankan aplikasi berbeza menggunakan format berangka yang paling sesuai supaya ia dapat meningkatkan kecekapan tenaga.

Sebagai contoh, aplikasi pembelajaran mendalam yang menggunakan penyelesaian pengkomputeran yang fleksibel ini dapat mengurangkan penggunaan tenaga sebanyak 15 peratus, mengikut eksperimen awal kami. Di samping itu, penyelesaian yang dicadangkan boleh dikonfigurasikan untuk melakukan operasi berbilang yang memerlukan ketepatan berangka rendah dan meningkatkan prestasi.

IOT memegang banyak janji, tetapi kita juga harus memikirkan biaya memproses semua data ini. Dengan pemproses yang lebih bijak, kami boleh membantu menangani masalah alam sekitar dan perlahan atau mengurangkan sumbangan mereka terhadap perubahan iklim.Perbualan

Mengenai Penulis

Seokbum Ko, Profesor, Universiti Saskatchewan

Artikel ini diterbitkan semula daripada Perbualan di bawah lesen Creative Commons. Membaca artikel asal.