Możliwości optymalizacji zużycia energii

Cyfrowe przetwarzanie sygnałów (DSP) obejmuje szereg różnych technik służących do poprawy jakości sygnałów cyfrowych pod względem dokładności i niezawodności. Świat jest z zasady analogowy, ale komputery (a właściwie konwertery analogowo-cyfrowe) umożliwiają przekształcanie sygnałów analogowych na cyfrowe. DSP pomaga odróżniać sygnał od zakłóceń.

Zastosowania DSP są praktycznie nieograniczone i obejmują cyfrowe modemy komunikacji bezprzewodowej i smartfony, a także systemy do przetwarzania zdarzeń wysoce dynamicznych, takie jak monitorowanie stanu zdrowia oraz przetwarzanie sygnału audio i wideo. Systemy inżynieryjne są często projektowane w taki sposób, aby poradzić sobie w najgorszych scenariuszach, i tak też jest w przypadku DSP. Dokładność przetwarzania utrzymywana jest na bardzo wysokim poziomie, ale kosztem efektywności energetycznej.

Nowe praktyczne ramy umożliwiające dynamiczne obniżanie dokładności przy odpowiednich warunkach mogą pozwolić na istotne ograniczenie zużycia energii i generowania odpadów. W ramach unijnego projektu OPPORTUNISTIC-DSP opracowano system do wysoce energochłonnych zastosowań, w których maksymalne korzyści można by uzyskać poprzez zmniejszenie obciążenia obliczeniowego, kiedy tylko jest to możliwe.

Naukowcy zidentyfikowali szereg zależnych od kontekstu luźnych specyfikacji, zaadaptowali obliczenia pod kątem optymalizacji (operator, liczba i dokładność) oraz prowadzili stały monitoring warunków wykonywania, aby znaleźć sposobności na uproszczenie procesu. Choć z pozoru nie wydaje się to trudne, zmiana nieskończonej dokładności na skończoną dokładność w odpowiednim czasie ma istotny wpływ w scenariuszu wysokiego obciążenia obliczeniowego. Po zastosowaniu w odbiorniku LTE typu MIMO (Advanced Multiple Input, Multiple Output (the Long Term Evolution (LTE) opracowanym w ramach projektu Third Generation Partnership Project (3GPP) system pozwolił na obniżenie zużycia energii o 40% w porównaniu z pierwotnymi algorytmami.

Gdy dana koncepcja jest prosta, jej implementacja nie odzwierciedla złożoności systemów, do których jest stosowana. Uwzględniając tę prawidłowość, zespół opracował trzy metody umożliwiające większą automatyzację procesu projektowania w celu zminimalizowania złożoności projektu.

Cyfrowe odwzorowania rzeczywistości stały się normą dzięki obliczeniom wykonywanym rutynowo przez urządzenia DSP i komputery. Uczestnicy projektu OPPORTUNISTIC-DSP poczynili ważne postępy w kierunku opracowania algorytmów i technik, które ułatwią inteligentne ograniczanie dokładności poprzez dokonywanie przybliżeń w odpowiednich momentach. Techniki te pozwalają znacząco obniżyć zużycie energii, tak jak każda inna tradycyjna technika optymalizacji zużycia energii, tyle że bez pogarszania funkcjonalności. Tym samym ten rodzaj DSP ma szansę stać się skutecznym sposobem na zmniejszenie obciążenia obliczeniowego oraz jednoczesne obniżenie zużycia energii elektrycznej i emisji.