Técnicas de agrupamento de dados para computação aproximativa - Malfatti, Guilherme Meneguzzi (2017)
Dois dos principais fatores do aumento da performance em aplicações single-thread – frequência de operação e exploração do paralelismo no nível das instruções – tiveram pouco avanço nos últimos anos devido a restrições de potência. Neste contexto, considerando a natureza tolerante a imprecisões (i.e.: suas saídas podem conter um nível aceitável de ruído sem comprometer o resultado final) de muitas aplicações atuais, como processamento de imagens e aprendizado de máquina, a computação aproximativa torna-se uma abordagem atrativa. Esta técnica baseia-se em computar valores aproximados ao invés de precisos que, por sua vez, pode aumentar o desempenho e reduzir o consumo energético ao custo de qualidade. No atual estado da arte, a forma mais comum de exploração da técnica é através de redes neurais (mais especificamente, o modelo Multilayer Perceptron), devido à capacidade destas estruturas de aprender funções arbitrárias e aproximá-las. Tais redes são geralmente implementadas em um hardware dedicado, chamado acelerador neural. Contudo, essa execução exige uma grande quantidade de área em chip e geralmente não oferece melhorias suficientes que justifiquem este espaço adicional. Este trabalho tem por objetivo propor um novo mecanismo para fazer computação aproximativa, baseado em reúso aproximativo de funções e trechos de código. Esta técnica agrupa automaticamente entradas e saídas de dados por similaridade, armazena-os em uma tabela em memória controlada via software. A partir disto, os valores quantizados podem ser reutilizados através de uma busca a essa tabela, onde será selecionada a saída mais apropriada e desta forma a execução do trecho de código será substituído. A aplicação desta técnica é bastante eficaz, sendo capaz de alcançar uma redução, em média, de 97.1% em Energy-Delay-Product (EDP) quando comparado a aceleradores neurais.