「誤差を許容することで劇的な省電力を目指すコンピューティング」記事へのコメント

アルゴリズム

[Anonymous Coward]

情報科学の分野では、近似アルゴリズムや乱択アルゴリズムなどがかなり研究されている。ほかにもヒューリスティクスを利用した方法も広く応用されている。
カーナビの経路探索や、暗号に必要な素数の生成など、誤差を許容することで劇的な高速化を実現しているものは、日常的に使われている。

Re:アルゴリズム

[TarZ (28055)]

それは特定のアプリケーションにおいて、利用する側も「（主に計算量的な要請から）近似的に得た解」と理解しているケースですよね。EnerJで提案されているのはもっと踏み込んだものです。

• 半導体の進歩ペースがそろそろ厳しくなっているし、なんでもかんでも厳密性・正確性を求めていたら電力面が厳しい。
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• 日本人の平均身長出すのになにも1億件のデータを集計しないでもいいわけだし、日常的な処理でももっともっと近似的な処理を取り入れていくしかないんじゃない？
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• それをプログラマが便利に、かつ安全に扱うにはどうすればいいだろう？
  ↓
• 言語に近似的なデータ型を導入して、静的に型を評価して…ほら、コード上で一緒に扱っても勝手に混ざることがないので安全だし、とっても便利！

たとえばタレコミにあるコード例でいえば、FloatSetのインスタンス s が近似値を扱っている場合は s.mean() は「コンパイラが自動的に」mean_APPROX() のほうを呼ぶようにするのです。

Re:

[Anonymous Coward]

たとえばタレコミにあるコード例でいえば、FloatSetのインスタンス s が近似値を扱っている場合は s.mean() は「コンパイラが自動的に」mean_APPROX() のほうを呼ぶようにするのです。

そうではなくて、mean_APPROX()を使うと、それで得られる値は近似値としてしか扱えず、また、近似値の集合にはmean()を使うことはできないって事じゃないの？

自動的に呼ぶものを変えるんじゃなくて、暗黙の型変換は一方向しか認めないことを利用しているだけでしょ。

＃暗黙の型変換を一方向しか認めないことはC++でよくやるけど、汎用的なのは書いたことがない。テンプレートを使えばできそうな気もするが。