Votre smartphone est bien plus puissant que les ordinateurs de la NASA qui ont envoyé Neil Armstrong et Buzz Aldrin sur la lune en 1969, mais c'est aussi un énergivore. En informatique, la consommation d'énergie est souvent considérée comme un problème secondaire par rapport à la vitesse et au stockage, mais avec le rythme et la direction des progrès technologiques, cela devient une préoccupation environnementale croissante.

Lorsque la société minière de crypto-monnaie Hut 8 a ouvert le plus grand projet minier de bitcoins au Canada à l'extérieur de Medicine Hat, Alberta, les écologistes ont tiré la sonnette d'alarme. L'usine consomme 10 fois plus d'électricité, en grande partie produit par une centrale électrique au gaz naturel, que tout autre établissement de la ville.

Globalement, émissions de gaz à effet de serre (GES) issues de l'information, Les secteurs des communications et de la technologie (TIC) devraient atteindre l'équivalent de 1,4 gigatonnes (milliards de tonnes métriques) de dioxyde de carbone par an d'ici 2020. Cela représente 2,7 % des GES mondiaux et environ le double de la production annuelle totale de gaz à effet de serre du Canada.

En concevant des processeurs informatiques économes en énergie, nous pourrions réduire la consommation d'énergie, et nous pourrions réduire les émissions de GES dans les endroits où l'électricité provient de combustibles fossiles. En tant qu'ingénieur informaticien spécialisé en architecture informatique et en arithmétique, mes collègues et moi sommes convaincus que ces effets positifs peuvent être obtenus avec presque aucun impact sur les performances de l'ordinateur ou le confort de l'utilisateur.

Des connexions puissantes

L'Internet des objets (IoT) - composé d'appareils informatiques connectés intégrés dans des objets du quotidien - a déjà des impacts économiques et sociaux positifs, transformer nos sociétés, l'environnement et nos chaînes d'approvisionnement alimentaire pour le mieux.

Ces appareils surveillent et réduisent la pollution de l'air, améliorer la conservation de l'eau et nourrir un monde affamé. Ils rendent également nos maisons et nos entreprises plus efficaces, contrôler les thermostats, éclairage, Chauffe-eau, réfrigérateurs et machines à laver.

Avec le nombre d'appareils connectés qui devrait dépasser les 11 milliards (sans compter les ordinateurs et les téléphones) en 2018, L'IoT créera des mégadonnées nécessitant d'énormes calculs.

Rendre le calcul plus économe en énergie permettrait d'économiser de l'argent et de réduire la consommation d'énergie. Cela permettrait également aux batteries qui alimentent les systèmes informatiques d'être plus petites ou de fonctionner plus longtemps. En outre, les calculs pourraient être plus rapides, les systèmes informatiques généreraient donc moins de chaleur.

Calcul approximatif

Les systèmes informatiques d'aujourd'hui sont conçus pour fournir des solutions exactes à un coût énergétique élevé. Mais de nombreux algorithmes résilients aux erreurs comme image, traitement du son et de la vidéo, l'exploration de données, l'analyse des données des capteurs et l'apprentissage en profondeur ne nécessitent pas de réponses exactes.

Cette précision inutile et cette dépense d'énergie excessive sont un gaspillage. Il y a des limites à la perception humaine — nous n'avons pas toujours besoin d'une précision à 100 % pour être satisfait du résultat. Par exemple, des changements mineurs dans la qualité des images et des vidéos passent souvent inaperçus.

Les systèmes informatiques peuvent tirer parti de ces limitations pour réduire la consommation d'énergie sans avoir un impact négatif sur l'expérience utilisateur. Le « calcul approximatif » est une technique de calcul qui renvoie parfois des résultats inexacts, ce qui le rend utile pour les applications où un résultat approximatif est suffisant.

Au laboratoire de génie informatique de l'Université de la Saskatchewan, nous proposons de concevoir et de mettre en œuvre ces solutions de calcul approximatif, afin qu'ils puissent trouver un compromis optimal entre la précision et l'efficacité des logiciels et du matériel. Lorsque nous avons appliqué ces solutions à un composant informatique de base du processeur, nous avons constaté que la consommation d'énergie a chuté de plus de 50 pour cent avec presque aucune baisse des performances.

Précision flexible

De nos jours, la plupart des ordinateurs personnels contiennent un format numérique standard de 64 bits. Cela signifie qu'ils utilisent un nombre à 64 chiffres (soit zéro, soit un) pour effectuer tous les calculs.

graphiques 3D, la réalité virtuelle et la réalité augmentée nécessitent le format 64 bits pour fonctionner. Mais le traitement de base de l'audio et de l'image peut être effectué avec un format 32 bits et fournir toujours des résultats satisfaisants. De plus, les applications d'apprentissage en profondeur peuvent même utiliser des formats 16 bits ou 8 bits en raison de leur résistance aux erreurs

Plus le format numérique est court, moins d'énergie est utilisée pour effectuer le calcul. Nous pouvons concevoir flexible, pourtant précis, des solutions informatiques qui exécutent différentes applications en utilisant le format numérique le plus approprié afin de favoriser l'efficacité énergétique.

Par exemple, une application d'apprentissage en profondeur utilisant cette solution informatique flexible pourrait réduire la consommation d'énergie de 15 %, selon notre expérience préliminaire. En outre, les solutions proposées peuvent être reconfigurées pour effectuer simultanément plusieurs opérations nécessitant une faible précision numérique et améliorer les performances.

L'IoT est très prometteur, mais il faut aussi penser aux coûts de traitement de toutes ces données. Avec plus intelligent, transformateurs plus écologiques, nous pourrions aider à répondre aux préoccupations environnementales et ralentir ou réduire leur contribution au changement climatique.

Cet article est republié à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lire l'article original.