Besser mit Rechenschwäche – Effiziente Funktionsdarstellung für Approximate Computing

Energieeffizient, schnell, kompakt – so sollen Computersysteme heute sein, die, eingebettet in immer mehr Alltagsgeräte, zunehmend unser Leben beeinflussen. Gleichzeitig steigt die Komplexität der Systeme und es müssen immer größere Datenmengen verarbeitet werden. Um die gewünschten Systemeigenschaften dennoch zu erreichen, optimiert der Forschungsbereich Cyber-Physical Systems (CPS) des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) im Projekt MANIAC Algorithmen für Approximate Computing auf Basis von Binären Entscheidungsdiagrammen.

Energieeffizient, schnell, kompakt – so sollen Computersysteme heute sein, die, eingebettet in immer mehr Alltagsgeräte, zunehmend unser Leben beeinflussen. Gleichzeitig steigt die Komplexität der Systeme und es müssen immer größere Datenmengen verarbeitet werden. Um die gewünschten Systemeigenschaften dennoch zu erreichen, optimiert der Forschungsbereich Cyber-Physical Systems (CPS) des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) im Projekt MANIAC Algorithmen für Approximate Computing auf Basis von Binären Entscheidungsdiagrammen.

Approximate Computing (AC) – zu Deutsch annäherndes Rechnen – macht sich die Fähigkeit vieler Anwendungen zunutze, eine gewisse Ungenauigkeit bei den Berechnungen zu tolerieren. Durch den Umstand, dass ein exaktes Ergebnis nicht unbedingt notwendig ist, lässt sich eine deutlich bessere Energieeffizienz erreichen. Geringe Abweichungen sind zum Beispiel bei der Verarbeitung multimedialer Inhalte möglich: Aufgrund seiner begrenzten Wahrnehmungsfähigkeit bemerkt der Mensch minimale Differenzen, etwa im Farbton oder in der Tonhöhe, nicht.

Allerdings ergeben sich durch AC neue Anforderungen an den Entwurfsprozess von Hardwaresystemen, denen die CPS-Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler durch den Einsatz von Binären Entscheidungsdiagrammen (engl. binary decision diagrams, BDDs) begegnen wollen. BDDs sind Datenstrukturen zur Repräsentation Boolescher Funktionen, die bereits gewinnbringend beim Hardwareentwurf eingesetzt werden – zum Beispiel bei der Logiksynthese oder der Verifikation. Im Projekt MANIAC sollen BDDs die effiziente Funktionsdarstellung ermöglichen, die auf lange Sicht gegenüber einer Vielzahl von Abweichungen tolerant ist, und dadurch den Entwurf neuer, leistungsstarker Technologien verbessern.

Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) fördert das Vorhaben über eine Laufzeit von 36 Monaten mit rund 280.000 Euro.

Über das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) GmbH und den Forschungsbereich Cyber-Physical Systems
Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) mit Sitz in Kaiserslautern, Saarbrücken und Bremen sowie einem Projektbüro in Berlin hat sich seit der Gründung 1988 zum weltweit größten Forschungszentrum auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz entwickelt. Der Forschungsbereich Cyber-Physical Systems (CPS) des DFKI am Standort Bremen beschäftigt sich mit dem technischen Entwurf von intelligenten, vernetzten Systemen. Im Fokus der von Prof. Dr. Rolf Drechsler geleiteten Forschung und Entwicklung stehen die Sicherheit und die korrekte Funktion dieser immer komplexer werdenden Systeme, die beispielsweise in Smartphones, Autos und Flugzeugen zum Einsatz kommen. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des Forschungsbereichs arbeiten dabei eng mit der Arbeitsgruppe Rechnerarchitektur der Universität Bremen zusammen.

Ansprechpartner:
Prof. Dr. Rolf Drechsler
DFKI GmbH
Cyber-Physical Systems
Tel.: +49 421 218 63932


Pressekontakt:
DFKI GmbH
Team Unternehmenskommunikation
Tel.: +49 421 178 45 4180

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