Nesnelerin İnterneti yaşam kalitesini artırabilir, ancak aynı zamanda büyük miktarda elektrik tüketecek ve sera gazı emisyonlarını artıracaktır. (Shutterstock)
senin akıllı telefon NASA bilgisayarlardan çok daha güçlü Neil Armstrong ve Buzz Aldrin'i 1969'da aya bıraktı, ama aynı zamanda bir enerji domuzudur. Hesaplamada, enerji kullanımı genellikle hız ve depolama için ikincil bir sorun olarak kabul edilir, ancak teknolojik ilerlemenin oranı ve yönü ile giderek artan bir çevresel kaygı haline gelmektedir.
Kripto para madenciliği şirketi Hut 8, Medicine Hat, Alta dışında Kanada'nın en büyük bitcoin madenciliği projesini açtığında, çevreciler alarm verdi. Santral 10 kat daha fazla elektrik tüketiyorşehirdeki diğer tesislerden daha çok doğal gaz yakıtlı bir elektrik santrali tarafından üretiliyor.
Küresel olarak, bilgi, iletişim ve teknoloji (BİT) sektörlerinden kaynaklanan sera gazı (GHG) emisyonları 1.4 yılına kadar yıllık 2020 gigaton (milyar metrik ton) karbondioksite eşit olması bekleniyor. Bu küresel GHG'lerin yüzde 2.7'si ve Kanada'nın toplam yıllık sera gazı üretiminin kabaca iki katı.
Enerji tasarruflu bilgisayar işlemcileri tasarlayarak enerji tüketimini azaltabiliriz ve elektriğin fosil yakıtlardan geldiği yerlerde sera gazı emisyonlarını azaltabiliriz. Bilgisayar mimarisi ve aritmetik konusunda uzmanlaşmış bir bilgisayar mühendisi olarak, meslektaşlarım ve ben bu olumlu etkilerin bilgisayar performansı veya kullanıcı rahatlığı üzerinde neredeyse hiçbir etkisi olmadan elde edilebileceğinden eminiz.
Güçlü bağlantılar
Günlük nesnelere yerleştirilmiş bağlı bilgi işlem cihazlarından oluşan Nesnelerin İnterneti (IoT), toplumlarımızı, çevreyi ve gıda tedarik zincirlerimizi daha iyi hale getirmek için zaten olumlu ekonomik ve sosyal etkiler sunuyor.
Bu cihazlar hava kirliliğini izlemek ve azaltmak, suyun korunmasını iyileştirmek ve aç bir dünyayı beslemek. Ayrıca evlerimizi ve işlerimizi daha verimli hale getiriyor, termostatları, aydınlatmayı, su ısıtıcılarını, buzdolaplarını ve çamaşır makinelerini kontrol ediyorlar.
(Shutterstock)
InnerSelf'ten En Son Haberleri Alın
Bağlı cihazların sayısı üste ayarlandığında 11 milyar - bilgisayarlar ve telefonlar dahil değil - 2018'de IoT, büyük hesaplamalar gerektiren büyük veriler oluşturacak.
Hesaplamayı daha enerji verimli hale getirmek paradan tasarruf etmenizi ve enerji kullanımını azaltmanızı sağlar. Ayrıca, bilgisayar sistemlerinde güç sağlayan pillerin daha küçük veya daha uzun süre çalışmasını sağlar. Buna ek olarak, hesaplamalar daha hızlı çalışabilir, böylece hesaplama sistemleri daha az ısı üretir.
Yaklaşık hesaplama
Günümüzün bilgi işlem sistemleri, yüksek enerji maliyetiyle kesin çözümler sunmak üzere tasarlanmıştır. Ancak görüntü, ses ve video işleme, veri madenciliği, sensör veri analizi ve derin öğrenme gibi birçok hataya dayanıklı algoritma kesin cevaplar gerektirmez.
Bu gereksiz doğruluk ve aşırı enerji harcaması israftır. İnsan algısında sınırlamalar vardır - sonuçtan memnun olmak için her zaman yüzde 100 doğruluğa ihtiyacımız yoktur. Örneğin, görüntü ve videoların kalitesindeki küçük değişiklikler genellikle fark edilmez.
(Shutterstock)
Bilgi işlem sistemleri, kullanıcı deneyimini olumsuz etkilemeden enerji kullanımını azaltmak için bu sınırlamalardan yararlanabilir. “Yaklaşık hesaplama” bazen yanlış sonuçlar veren ve yaklaşık sonucun yeterli olduğu uygulamalar için kullanışlı bir hesaplama tekniğidir.
Saskatchewan Üniversitesi'nin bilgisayar mühendisliği laboratuvarında, bu yaklaşık bilgi işlem çözümlerini tasarlamayı ve uygulamayı öneriyoruz, böylece yazılım ve donanım arasında doğruluk ve verimliliği en iyi şekilde değiştirebilirler. Bu çözümleri işlemcinin çekirdek bilgi işlem bileşenine uyguladığımızda, güç tüketiminin düştüğünü gördük yüzde 50'den fazla performansta neredeyse hiç düşüş olmadan.
Esnek hassasiyet
Günümüzde çoğu kişisel bilgisayarda 64 bit standart sayısal biçim vardır. Bu, tüm hesaplamaları yapmak için 64 basamaklı (sıfır veya bir) bir sayı kullandıkları anlamına gelir.
3D grafikler, sanal gerçeklik ve artırılmış gerçeklik çalışmak için 64 bit formatı gerektirir. Ancak temel ses ve görüntü işleme 32 bit formatıyla yapılabilir ve yine de tatmin edici sonuçlar sağlar. Dahası, derin öğrenme uygulamaları bile 16 bit veya 8 bit formatlar hata esneklikleri nedeniyle
(Shutterstock)
Sayısal biçim ne kadar kısa olursa, hesaplamayı yapmak için o kadar az enerji kullanılır. Enerji verimliliğini artırmak için en uygun sayısal formatı kullanarak farklı uygulamaları çalıştıran esnek ancak kesin bilgi işlem çözümleri tasarlayabiliriz.
Örneğin, ön deneyimize göre, bu esnek bilgi işlem çözümünü kullanan derin bir öğrenme uygulaması enerji tüketimini yüzde 15 azaltabilir. Ek olarak, önerilen çözümler aynı anda düşük sayısal hassasiyet gerektiren birden fazla işlemi gerçekleştirmek ve performansı artırmak için yeniden yapılandırılabilir.
IoT büyük bir vaatte bulunuyor, ancak tüm bu verilerin işlenmesinin maliyetlerini de düşünmeliyiz. Daha akıllı, daha yeşil işlemcilerle, çevresel endişelerin giderilmesine yardımcı olabilir ve iklim değişikliğine katkılarını yavaşlatabilir veya azaltabiliriz.
Yazar Hakkında
Seokbum Ko, Profesör, Saskatchewan Üniversitesi