Um framework para computação aproximada sensível ao contexto

Orientador: Lucas Francisco WannerDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Computação aproximada pode melhorar consideravelmente a eficiência energética em aplicações onde um resultado aproximado é suficiente. Neste trabalho, construímos bibliotecas de funções padrão que incluem uma série de funções com diferentes implementações, onde cada implementação tem um resultado de precisão diferente. Desenvolvemos ainda um serviço de sistema que monitora o contexto do computador, incluindo o consumo de energia e, de acordo com esse contexto (usando regras especificadas), altera as implementações de biblioteca usadas pelos aplicativos em tempo real. Dessa forma, o aplicativo produz resultados aproximados, mas aceitáveis, ao mesmo tempo que limita o consumo de energia. O sistema desenvolvido foi testado com aplicativos que são adequados para aproximações. Para cada uma das aplicações, medimos o consumo de energia do computador quando elas são executadas usando as implementações de maior precisão da biblioteca (as implementações mais consumidoras de energia). Conhecendo esse valor, conseguimos fixar um valor de consumo de energia de meta (uma porcentagem do valor calculado anteriormente) e desenvolvemos regras em torno desse valor, aumentando ou diminuindo a precisão das implementações usadas por um aplicativo. Os resultados mostram que, em nossos estudos de caso, podemos limitar a degradação máxima de 4% na qualidade de resultados das aplicações para obter até 62% de economia no consumo de energia. Além disso, fixamos uma meta de consumo de energia para cada aplicativo, e os aplicativos foram capazes de se adaptar em tempo de execução a essa metaAbstract: Approximate computing can considerably improve energy efficiency in applications where an approximate result is enough or by relaxing the need for fully precise operations. However, approximate computing applications typically aren't able to take advantage of the computer context dynamically. By improving the computer's access to context in real-time, approximate applications can get information about the current computer power consumption, take decisions according to previously fixed rules, and use this information to produce a more suitable approximation for the current context. We built a library that includes a series of functions with different implementations wherein each implementation has a different precision result, and a system service that monitors the computer context, including energy consumption, and according to this context (using specified rules), changes the library implementations used by applications in real-time. Applications using the library can therefore save energy when necessary, without compromising quality of results. We evaluate our context-aware approximate computing library with applications that are suitable for approximations. For each of these applications, we measured the energy consumption of the computer when they are run using the highest precision implementations of the library (that most energy intensive implementations). Knowing this value, we were able to fix an goal energy consumption value (a percentage of the value previously calculated), and using rules around this value, increase or decrease the precision of the implementations used by an application. Our results show that in our case studies we are able to trade-off at most of 4% degradation in application quality for up to 62% savings in energy consumption. Furthermore, we fix an energy consumption goal for each application, and the applications were able to adapt at run-time to this goal very closelyMestradoCiência da ComputaçãoMestre em Ciência da Computaçã