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  • Cómo hacer que las computadoras sean más rápidas y amigables con el clima

    Internet de las cosas podría mejorar la calidad de vida, pero también consumirá grandes cantidades de electricidad y aumentará las emisiones de gases de efecto invernadero. Crédito:Shutterstock

    Su teléfono inteligente es mucho más poderoso que las computadoras de la NASA que llevaron a Neil Armstrong y Buzz Aldrin a la luna en 1969, pero también es un acaparador de energía. En informática, El uso de energía a menudo se considera un problema secundario a la velocidad y el almacenamiento. pero con el ritmo y la dirección del avance tecnológico, se está convirtiendo en una preocupación medioambiental cada vez mayor.

    Cuando la empresa minera de criptomonedas Hut 8 abrió el proyecto de minería de bitcoins más grande de Canadá fuera de Medicine Hat, Alta., los ambientalistas dieron la alarma. La planta consume 10 veces más electricidad, producido en gran parte por una central eléctrica de gas natural, que cualquier otra instalación de la ciudad.

    Globalmente emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) a partir de la información, Se prevé que los sectores de las comunicaciones y la tecnología (TIC) alcancen el equivalente a 1,4 gigatoneladas (mil millones de toneladas métricas) de dióxido de carbono al año para 2020. Eso es el 2,7% de los GEI mundiales y aproximadamente el doble de la producción anual total de gases de efecto invernadero de Canadá.

    Al diseñar procesadores de computadora de bajo consumo energético, podríamos reducir el consumo de energía, y podríamos reducir las emisiones de GEI en lugares donde la electricidad proviene de combustibles fósiles. Como ingeniero informático especializado en arquitectura y aritmética informática, mis colegas y yo confiamos en que estos efectos positivos se pueden lograr casi sin impacto en el rendimiento de la computadora o la comodidad del usuario.

    Potentes conexiones

    El Internet de las cosas (IoT), compuesto por dispositivos informáticos conectados integrados en objetos cotidianos, ya está generando impactos económicos y sociales positivos, transformando nuestras sociedades, el medio ambiente y nuestras cadenas de suministro de alimentos para mejorar.

    Estos dispositivos monitorean y reducen la contaminación del aire, mejorar la conservación del agua y alimentar a un mundo hambriento. También están haciendo que nuestros hogares y negocios sean más eficientes, control de termostatos, Encendiendo, calentadores de agua, refrigeradores y lavadoras.

    Con la cantidad de dispositivos conectados establecida en 11 mil millones, sin incluir computadoras ni teléfonos, en 2018, IoT creará macrodatos que requieren grandes cálculos.

    Hacer que la computación sea más eficiente energéticamente ahorraría dinero y reduciría el uso de energía. También permitiría que las baterías que proporcionan energía en los sistemas informáticos sean más pequeñas o funcionen por más tiempo. Además, los cálculos podrían ejecutarse más rápido, por lo que los sistemas informáticos generarían menos calor.

    Computación aproximada

    Los sistemas informáticos actuales están diseñados para ofrecer soluciones exactas a un alto coste energético. Pero muchos algoritmos resistentes a errores como image, procesamiento de sonido y video, procesamiento de datos, El análisis de datos de sensores y el aprendizaje profundo no requieren respuestas exactas.

    Esta precisión innecesaria y el gasto energético excesivo son un desperdicio. Existen limitaciones en la percepción humana:no siempre necesitamos una precisión del 100% para estar satisfechos con el resultado. Por ejemplo, los cambios menores en la calidad de las imágenes y los videos a menudo pasan desapercibidos.

    Los sistemas informáticos pueden aprovechar estas limitaciones para reducir el uso de energía sin tener un impacto negativo en la experiencia del usuario. La "computación aproximada" es una técnica de cálculo que a veces arroja resultados inexactos, haciéndolo útil para aplicaciones donde un resultado aproximado es suficiente.

    En el laboratorio de ingeniería informática de la Universidad de Saskatchewan, proponemos diseñar e implementar estas soluciones informáticas aproximadas, para que puedan intercambiar de manera óptima precisión y eficiencia entre software y hardware. Cuando aplicamos estas soluciones a un componente de computación central del procesador, Descubrimos que el consumo de energía se redujo en más del 50 por ciento sin casi ninguna caída en el rendimiento.

    Precisión flexible

    Hoy en día, la mayoría de las computadoras personales contienen un formato numérico estándar de 64 bits. Esto significa que utilizan un número de 64 dígitos (cero o uno) para realizar todos los cálculos.

    Gráficos en 3-D, La realidad virtual y la realidad aumentada requieren el formato de 64 bits para funcionar. Pero el procesamiento básico de audio e imágenes se puede realizar con un formato de 32 bits y aún así proporcionar resultados satisfactorios. Es más, Las aplicaciones de aprendizaje profundo pueden incluso utilizar formatos de 16 u 8 bits debido a su resistencia a errores.

    Cuanto más corto sea el formato numérico, menos energía se utiliza para realizar el cálculo. Podemos diseñar de forma flexible, pero preciso, Soluciones informáticas que ejecutan diferentes aplicaciones utilizando el formato numérico más adecuado para promover la eficiencia energética.

    Por ejemplo, una aplicación de aprendizaje profundo que utilice esta solución informática flexible podría reducir el consumo de energía en un 15%, según nuestro experimento preliminar. Además, las soluciones propuestas se pueden reconfigurar para realizar simultáneamente múltiples operaciones que requieren baja precisión numérica y mejorar el rendimiento.

    IoT es muy prometedor, pero también debemos pensar en los costos de procesar todos estos datos. Con más inteligente, procesadores más ecológicos, podríamos ayudar a abordar las preocupaciones ambientales y ralentizar o reducir sus contribuciones al cambio climático.

    Este artículo se ha vuelto a publicar de The Conversation con una licencia de Creative Commons. Lea el artículo original.




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