利用今年考虑效率,我们做什么,我们创造的,我们怎么做,我们是否能够做出积极的改变。
每年我运行一个预测的文章。这是一个mashup在业内很多人的想法,虽然许多预测都有点自私,还有其他的更多的来自于心——或者他们的梦想,而不是期望。我看到希望在其中一些,特别是那些看起来对可持续发展在我们的行业,和我们的行业。
就像在验证,有两个词来描述它的目的,验证和确认。验证显示设计匹配的行为规范,而规范验证确保是你想要的。一个是内向,另一个更向外。这同样适用于可持续性。
可持续发展的有两个方面,我们做的一切最可持续的方式,是我们创建导致一个更可持续的未来?
当我想到验证,我看到大量的浪费时间,精力,和大量的计算,不应要求。使用的方法是,老实说,孩子气。该行业的顶尖人才未能想出一个方法,有任何效率的概念。我们波的手臂在空中,他说这是一个不可能完成的任务,我们永远无法达到关闭。然而最好的行业能想出一个随机方法驱动刺激和执行临时检查,收集隐含覆盖率数据。
定义约束随机测试模式的方法,今天,驱动了模拟器的销售许可,并增加模拟器设计尺寸已经改变了。但覆盖定义的方式,几乎是不可能去思考真正的完整性,或一组最佳的刺激,同样的事情让re-verified可能需要数十亿倍。
我很高兴看到,一些公司开始思考真正的分级方法的问题,和验证是必须重新考虑。抽象模型的自动生成详细的一个关键因素。块级别的验证应该创建一个更高级的模型可用于集成验证,或其他更高形式的验证。这些生成的模型是特定于更高级别的验证的目的。例如,高级模型可能是一个抽象的函数和时间的统计模型,或者它可能只是捕获一个I / O模型,旗帜警告如果看到一组模式和状态不受块级验证。有很多可能性。
还有在设计效率。很明显,公司正努力减少功耗基于芯片的数量失败与此相关的任务。行业需要更好的工具来帮助找到效率并验证它们的影响。
你正在给世界比以前更节能的产品成为可用?在某些情况下,这可能是比较容易回答,如生产的处理器比上一代操作每瓦。但有许多水平。
一个思维模式困扰我很长一段时间。软件编程范式是如此根深蒂固,该行业将会做任何事来保护它,即使它是低效的,应该废除,取而代之的是别的东西。它可能导致更多的时间所需的软件,但该产品将完成数量级更节能。例如,谁使用通用CPU毫升?他们做了一段时间才找到更合适的替代品,但是还有许多其他的任务,继续使用错误的处理架构。
同样的,在人工智能/毫升,研究人员一直在减少不必要的高精度的需求。这是最初因为没有其他人使用,但使用完整的精度浮点浪费这么多能量。边缘推理速度有所提高,因为没有产品是不可能的。但更多的认为需要投入大量减少学习的能量。
还有一类产品,藐视所有可持续的概念。他们唯一存在的理由是为了赚钱牺牲环境。我总是选择的例子是推荐引擎。我们可以停止这种愚蠢吗?他们不工作,他们没有好的目的。人们从事这些产品,请重新考虑你在哪里把你的人才,如果你有机会改变为社会的好东西,请这样做。
我们的行业有着巨大的力量来影响社会的方方面面。虽然我想我们有一个合理的记录,它远非完美。每次我们已经简单的路径,这意味着我们要走的路还很长,我们可以在能源效率方面。我们需要考虑我们所做的每一个角落。COVID显示,甚至工作条件的变化可以产生重大影响。我们需要找到办公室工作之间的平衡,利用当地的资源。我们需要停止思考,计算能力是无限的,更专注于我们如何减少计算我们需要,或如何更有效地执行计算。
我们都可以产生影响。请使用新的一年开始考虑这一点。分别,我们不能解决这个问题,但是我们每一个人都可以做一个小的贡献。
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