Ну это уж как-то совсем желто…
Даже с «коррекцией баланса белого по автору»
Из статьи создается впечатление, что все достижение Singular Computing заключается во внесении искусственной ошибки в вычисления, от чего всем становится хорошо и быстро.
Учитывая, что все численные методы, по сути своей, дают неточный результат(как бороться с погрешностями или хотя бы их прогнозировать — отдельная наука), вообще непонятно, о чем речь: то ли о реализации в железе неких мат. моделей, то ли все-таки о нестрогой логике(тогда говорить об ошибках вычислений вообще некорректно)
Что же касается нестрогой логики, о которой в статье — полслова и которую, судя по всему, все-таки и пытаются реализовать в железе, было бы неплохо узнать, что именно и как делают в данном конкретном случае и чем оно лучше предыдущих реализаций, которые не то, чтобы не взлетели совсем, но летают низко-низко и очень узкоспециализировано.
Так сразу бы и написали, что «в школьной программе Монте-Карло используют для расчета Пи для демонстрации приближенных вычислений». Ведь можно и 22/7 использовать для инженерных расчетов на самых простых калькуляторах.
Если я ничего не забыл, современные процессоры так же считают с ошибками. Вероятно, корректнее было бы сказать, что разрабатываемый процессор допускает более грубые ошибки, или допускающий разные ошибки при одном и том же вычисление.
Мне вообще кажется что они просто взяли и запилили fp8 с округлением младшего разряда по типу «чётный такт с повышением нечётный с понижением», и обозвали это фичей.
а, что нынче обычный процессор? поделие интела, амд, или лицензиатов ARM? так и те гады не дают точных результатов так 15 знаков после запятой, если надо больше приходится изголяться.
Там, похоже, все круче. Я поискал оригинал текста и увидел в нем, что «while using less than 2 percent as much power». По моему субъективному ощущению английского языка это означает, что энергии фаззи-процессор кушает больше (буквально «менее, чем на 2% больше»), но что хорошо — в гораздо меньшей пропорции по сравнению с приростом производительности.
Еще повинюсь — вечер субботы, пожалуй, не буду искать первоисточник от Singular Computing.
Очень мало информации, что бы понять. что же всё-таки, сделали.
Варианты, на мой взгляд, такие:
1. Вероятностные вычисления — берётся несколько результатов и усредняется, так можно получить хорошую устойчивость к ошибкам из вне. Не подходит, потому что это не быстро и не экономично.
2. Нечёткая логика. Вообще говоря к быстроте и экономии имеет мало отношения, скорее позволяет по другому строить алгоритмы, так что результат вообще не очевиден, это просто другой инструмент.
3. Самый верный вариант, раз уж толкают именно энергосбережение: «подпороговые рабочие напряжения» https://habrahabr.ru/post/257067/ В виде побочного эффекта можем получить глюки и успешно с ними бороться.
Всё бы хорошо, но по вашей ссылке написано, что из чипа удалены редкоиспользуемые цепи… а это уже в ни в какие ворота не лезет, потому что малые изменения могут приводить к чудовищным ошибкам, нельзя взять и просто удалить редкоиспользуемые цепи.
Почитал ссылку на англоязычный ресурс, да, они действительно тупо снизили напряжение. просто сделали это для младших бит. По мне, так лучше бы доводить до ума «подпороговую» технологию, а помимо этого, есть ещё два направления:
Pa Semi (эта комманда разработала ARM проц для Apple) http://www.osp.ru/os/2008/01/4836531/
http://www.3dnews.ru/172112/page-2.html
и Cyclos Semiconductor http://www.ixbt.com/news/hard/index.shtml?15/53/99
http://www.semiwiki.com/forum/content/917-clock-design-socs-lower-power-better-specs.html
А вы не пробовали складывать столбик чисел, например, стоимостей покупок в чеке в уме приблизительно — просто волюнтаристски превращая каждую цену, например, в кратную 25 рублям — а потом сравнивать с точным результатом?
На типичном списке покупок из 20 наименований ошибка обычно не превышает 1-2% — что является даже избыточной точностью для бюджета человека, так как во-первых внешние причины дают порядково большие флуктуации, а во-вторых — среднее от погрешности в течении времени стремится к нулю.
Вот и получается, что точные вычисления в связанных с деньгаи вещах нужны больше для удовлетворения чувства справедливости (вернее, в качестве «пруфа», что тебя не надули), чем для практической пользы.
В биологических системах отклонения параметров +-10% считаются нормой (например, уровень гемоглобина или количество лейкоцитов), правильно спроектированные электронные устройства обычно допускают +-10% отклонения номиналов компонентов или параметров сигналов — значит и человек статистически не почувствует 10% точности в денежных потоках через себя.
Новые военные чипы используют приближённые вычисления