В 2003 году Палем, перешедший в Технологический институт Джорджии в Атланте, понял, что грядут неприятности. Стало ясно, что способность электронной промышленности к удвоению количества транзисторов в микросхеме каждые 18–24 месяцев (тенденция к миниатюризации, известная как закон Мура) подходит к концу.

Миниатюризация приводила к ошибкам на уровне микросхем. Во многом это было связано с перегревом, радио- или перекрестными помехами между микросхемами с плотной компоновкой. Теперь на первый план вышла проблема потребления энергии. Что если бы можно было приспособить такую нестабильность системы для экономии энергии?

Ответ Палема заключался в попытке разработать вероятностную версию КМОП-структуры с намеренной нестабильностью. Команда Палема создала цифровые схемы, в которых старшие разряды, представляющие собой точные значения, получали пятивольтовое питание. Младшие разряды подпитывались от 1 вольта. Таким образом можно было исказить до половины битов, представляющих число.

Получалось, что разработанная Палемом версия сумматора – общей логической схемы, складывающей два числа, – не работала с обычной точностью. «Когда сумматор складывает два числа, он дает достаточно правильный, но не точный ответ, – говорит он. – Но с точки зрения использования энергии это – наиболее дешевое решение».

Переложите эту модель на миллиарды транзисторов, и вы получите существенную экономию энергии. Хитрость заключается в том, чтобы выбрать приложения, для которых не особо важны младшие разряды. Например, цвет пикселя представляется большим диапазоном чисел. В одном эксперименте Палем с коллегами создали цифровой видеодекодер, который при преобразовании пиксельных данных в экранные цвета неточно интерпретировал младшие разряды.

Они обнаружили, что зрители заметили лишь небольшое ухудшение качества изображения. «Человеческий глаз многое усредняет, – поясняет Палем. – Подумайте о том, как мы воспринимаем иллюзии. Мозг выполняет колоссальную работу по достраиванию изображения».

Воодушевленные этим успехом, исследователи из Университета Райса переключились на другую сферу применения, затрагивающую органы чувств, – слуховые аппараты. Первые тесты показали, что неточная цифровая обработка в слуховом аппарате может вдвое снизить энергопотребление, но приводит к снижению разборчивости лишь на 5 %. Результаты показывают, что эти методы подходят для снижения энергопотребления смартфонов и персональных компьютеров, поскольку они представляют собой аудиовизуальные устройства. Многие сферы применения ИИ (например, распознавание изображений и переводы) также выиграют от использования данных методов.

Облачный атлас: улучшение климатических прогнозов

Тим Палмер, специалист по физике климата из Оксфордского университета, видит большой потенциал в том, чтобы дать компьютерам немного поблажек. Он считает, что компьютеры, основанные на идеях Палема, могут стать решением неразрешимой проблемы нашего времени: как повысить точность климатических прогнозов на будущее столетие, не дожидаясь появления новых суперкомпьютеров. «Важнейший вопрос в изменении климата отводится роли облаков, – говорит Палмер, – именно с точки зрения того, будут ли они усиливать или ослаблять последствия глобального потепления. Вы не сможете по-настоящему ответить на этот вопрос, пока не смоделируете облачную систему». А в настоящее время никто не знает, как это сделать.

Современным суперкомпьютерам пока что не хватает мощности. А их преемники, появление которых ожидается в ближайшее десятилетие, будут чересчур энергозатратными. «Если верить нашим расчетам, то мощность, необходимая для подпитки такой машины, составит порядка 100 МВт», – продолжает Палмер. Это в 5–10 раз больше, чем потребляют современные суперкомпьютеры. А учитывая тот факт, что такие компьютеры не будут одним лишь воздухом, использование подобных машин может оказаться чрезмерно дорогостоящим. Суперкомпьютеры расходуют так много энергии, потому что рассчитаны на вычисления с 64-битными числами. В принципе, это должно давать большую точность. Но климатические модели включают в себя миллионы переменных, моделирующих факторы сложного взаимодействия: ветер, конвекция, температура, давление воздуха, температура океана и соленость. В результате, по словам Палмера, получается слишком много данных, что приводит к потере мощности. По его мнению, необходимо, чтобы переменные отображались в строках данных с разной длиной, в зависимости от важности этих значений в модели.

Плюсы такой системы могут быть колоссальными. Современные климатические модели занимаются изучением атмосферы Земли, разбивая ее на районы площадью в 100 км в ширину и 1 км в высоту. Палмер полагает, что при неточных вычислениях Земная поверхность будет разделяться на кубы протяженностью в 1 км – этого размера вполне достаточно для моделирования отдельных облаков.

– Выполнение 20 неточных вычислений может оказаться информативнее 10 точных, – говорит Палмер. Это объясняется тем, что в 100-километровых масштабах моделирование является приближенным отражением реальности. Вычисления могут быть точными, а сама модель – нет. Пренебрежение точностью для получения более детальной модели в итоге даст большую достоверность.

– Куда важнее получить неточный ответ на точное уравнение, чем точный ответ на неточное уравнение, – продолжает Палмер. – Точным уравнением я действительно смогу описать физику облаков.

Конечно же, вы не можете просто взять и отказаться от точности во всем. Задача состоит в том, чтобы выбрать, какими именно частями вычислений можно пожертвовать в большей степени.

Исследователи подходят к решению проблемы по-разному. В основном они пытаются определить пороги точности в коде. В этом случае программисты могли бы сами указывать, когда и где допустимы ошибки. Затем программа выполняла бы неточные вычисления только в «безопасных» частях системы.