Error Analysis for Approximate Computing Systems

par Justine Bonnot

Thèse de doctorat en Signal, Image, Vision

Sous la direction de Daniel Ménard.

Soutenue le 09-10-2019

à Rennes, INSA , dans le cadre de École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) , en partenariat avec Institut d'électronique et de télécommunications (Rennes) (laboratoire) , Université Bretagne Loire (Comue) et de Institut d'électronique et de télécommunications (Rennes) (laboratoire) .

Le président du jury était Olivier Sentieys.

Le jury était composé de Daniel Ménard, Olivier Sentieys, Alberto Bosio, Christophe Jego, Fabienne Jézéquel, Thibault Hilaire, Karol Desnos.

Les rapporteurs étaient Alberto Bosio, Christophe Jego.

  • Titre traduit

    Analyse d'erreurs pour les systèmes utilisant des calculs approximés


  • Résumé

    Le calcul approximé est une technique de calcul efficace en énergie et reposant sur l'exploitation de la tolérance à l'imprécision d'une application. Développé pour faire face à la fin de la loi de Moore, il répond à une demande croissante en capacité de calcul. Les techniques d'approximation ont été proposées à différents niveaux d'abstraction, du circuit au système. Cette thèse porte sur le développement de méthodes et outils permettant d'évaluer rapidement l'impact des différentes techniques d’approximation sur la qualité du résultat en sortie d'une application. L'étude des erreurs induites est essentielle pour utiliser ces approximations dans l'industrie. Deux niveaux d’approximation ont été considérés, le niveau matériel avec l'étude des opérateurs arithmétiques inexacts et le niveau des données avec l'étude de l'arithmétique virgule fixe. Premièrement, des méthodes efficaces de caractérisation basées simulation ont été proposées pour obtenir des statistiques sur les erreurs induites par l'approximation considérée. Les statistiques inférentielles ont été utilisées pour quantifier le nombre d’observations nécessaires pour estimer le statistiques de l’erreur et ainsi réduire le temps d’évaluation. Les méthodes de caractérisation proposées sont basées sur des simulations adaptatives et caractérisent l'erreur d'approximation de façon statistique selon les exigences de confiance définies par l'utilisateur. Ensuite, les métriques d'erreur obtenues ont été reliées à la métrique de qualité de l'application. Pour les opérateurs inexacts, un simulateur a été conçu pour le processus d’exploration de l’espace d’approximation pour sélectionner la meilleure pour l’application considérée. Pour la virgule fixe, le modèle d’erreur a été intégré à un algorithme de raffinage pour déterminer la largeur optimisée des variables de l’application. Les résultats de cette thèse proposent des méthodes concrètes pour faciliter la mise en œuvre du calcul approximé dans les applications industrielles, accélérant les méthodes proposées dans l’état de l’art de un à trois ordres de grandeur.


  • Résumé

    Approximate Computing is an energy- aware computing technique that relies on the exploitation of the tolerance to imprecision of an application. Developed to face the end of Moore’s law, it answers the growing demand in computing capacity. Approximation techniques have been proposed at different abstraction levels, from circuit to system level. This thesis focuses on the development of methods and tools to quickly evaluate the impact of different Approximate Computing techniques on the application quality metric. The study of the induced errors is critical to use approximations in the industry. Approximate Computing techniques have been considered at two different levels, the hardware level with the study of inexact arithmetic operators and the data level with the study of fixed-point arithmetic. First, efficient simulation-based characterization methods have been proposed to derive statistics on the errors induced by the considered approximation. Inferential statistics have been proposed to reduce the time for error characterization. The proposed characterization methods are based on adaptive simulations and statistically characterizes the approximation error according to user-defined confidence requirements. Then, the obtained error metrics are linked with the application quality metric. For inexact operators, a simulator has been proposed for the approximation design space exploration process to select the best approximation for the considered application. For fixed-point arithmetic, the proposed error model has been implemented in a fixed-point refinement algorithm to determine the optimized word-lengths of the internal variables in an application. The results of this thesis are proposing concrete methods to ease the implementation of Approximate Computing in industrial applications, speeding up state-of-the-art methods from one to three orders of magnitude.



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