第 41 节 近似计算、随机计算和可逆计算

需要 AI 芯片处理的数据量正在呈指数级增长，芯片速度的提高正随着摩尔定律可能的终结而渐趋缓慢。随着越来越多的计算系统向嵌入式和移动设备发展，降低能耗成为 AI 芯片设计的头等大事。模拟计算和存内计算都是提高芯片能效的有效方法。然而，还有一些可以提高芯片能效的重要领域可以发掘，那就是近似计算、随机计算和可逆计算。

如今计算机的应用已经发生了巨大变化，计算机不再像过去仅用于精确的科学计算，而是可以为人们导航、找到朋友、推荐歌曲或商品，甚至监测人们的健康。计算任务包括越来越多涉及多媒体（音频、视频、图形和图像）处理、识别和数据挖掘的应用。这些应用的共同特征是，通常不需要完美的结果，近似或稍差于最佳结果就足够了。小的偏差很少会影响用户的满意度。

在 AI 系统实现的所有层级（如算法级、电路级、器件级等）中采用近似值，可能得到很大的好处，即可以大大提高能效。根据一些实验结果，如果把系统分类精度降低 5%，就可以把功耗降低 98%，优点是显而易见的。允许有选择地近似或偶尔违反规范，可以大大提高能效。

 
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