Beyond Approximate Computing: Quality-Scalability for Low-Power Embedded Systems and Machine Learning
Il calcolo approssimativo è un nuovo paradigma per realizzare un calcolo efficiente dal punto di vista energetico in questo crepuscolo della legge di Moore, allentando il requisito di esattezza dei risultati di calcolo per applicazioni intrinsecamente resilienti agli errori, come il deep learning e l'elaborazione del segnale, e producendo risultati che sono "abbastanza buoni”. La qualità dell'output di tali applicazioni resilienti agli errori non è fondamentalmente degradata, anche se i calcoli sottostanti sono ampiamente approssimati. Questo favorevole compromesso tra qualità dell'energia apre nuove opportunità per migliorare l'efficienza energetica e viene proposto un ampio corpus di metodi di calcolo approssimativi per l'"elaborazione dei dati" ad alta efficienza energetica. In questo intervento il prof. Younghyun Kim introdurrà metodi di calcolo approssimativi per ottenere la scalabilità della qualità energetica in fase di progettazione e in fase di esecuzione. Discuterà anche di come il calcolo approssimativo può avvantaggiare l'implementazione dell'apprendimento automatico su sistemi embedded a bassissima potenza.
Il Prof. Younghyun Kim è professore associato presso il Dipartimento di ingegneria elettrica e informatica e un ECE Grainger Faculty Scholar presso l'Università del Wisconsin-Madison, dove dirige il Wisconsin Embedded Systems and Computing Laboratory (WISEST) (https://wisest.ece .wisc.edu/). Il Prof. Kim ha ottenuto la B.S. degree in Informatica e Ingegneria e il dottorato di ricerca in Ingegneria Elettrica e Informatica presso la Seoul National University rispettivamente nel 2007 e nel 2013. È stato assistente di ricerca post-dottorato presso la Purdue University e visiting scholar presso la University of Southern California. I suoi attuali interessi di ricerca includono l'informatica ad alta efficienza energetica e la sicurezza e la privacy dell'Internet-of-Things. Il Prof. Kim ha ricevuto numerosi premi, tra cui il premio NSF Faculty Early Career Development Program (CAREER), Facebook Research Award, IEEE Micro Top Pick, EDAA Outstanding Dissertation Award e Design Contest Awards all'ACM/IEEE International Symposium sull'elettronica e il design a bassa potenza (ISLPED). Egli ha fatto parte dei comitati del programma tecnico di varie conferenze sull'automazione della progettazione e sui sistemi embedded, tra cui la Design Automation Conference (DAC), ISLPED, Asia and South Pacific Design Automation Conference (ASP-DAC), International Conference on VLSI Design (VLSID), e Simposio sull'informatica applicata (SAC). Ha anche lavorato come Guest Editor per un numero speciale di VLSI Integration Journal (Elsevier).
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