Ce #processeur ne sait pas bien calculer et c’est très bien comme ça - Sciences - Numerama
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Aujourd’hui, il est très difficile pour un ordinateur de reconnaître un objet sur une vidéo, par exemple des voitures en mouvement. Un logiciel de reconnaissance visuelle va être développé spécifiquement pour faire des approximations. Il va prendre sur la vidéo des groupes de pixels plutôt que des pixels individuels et va pouvoir dire, par exemple, que tel groupe correspond à une voiture.
Ce n’est pas l’assemblage de tous les milliers de pixels les uns à côté des autres qui va être interprété, mais la forme globale de tous ces pixels. On a donc, du côté de la programmation logicielle, créé un programme qui, pour ne pas avoir besoin de trop de ressources, doit brouiller l’information parfaite transmise par le processeur. Le résultat final est bon car l’ordinateur sait dire que ce-groupe-de-pixels-imprécis-ressemble-à-une-voiture-c’est-donc-peut-être-une-voiture. Reste au développeur à renseigner son programme petit à petit pour lui apprendre à être de plus en plus fiable — sans jamais avoir pensé à la consommation énergétique du processeur ni à l’utilisation des ressources de celui-ci.
Imaginez maintenant qu’un tel logiciel ait été développé pour tourner avec un processeur dont les résultats sont imparfaits par essence. Le résultat va être le même (il saura toujours détecter une voiture), mais il sera obtenu, d’après les tests faits avec Singular, 100 fois plus rapidement qu’avec un processeur classique. Les informations qu’il traite sont déjà brouillées par du bruit : s’adapter à ces informations imprécises plutôt que de chercher à rendre imparfaits les résultats d’un processeur classique est bien plus efficace. Pour cette tâche, Singular a utilisé 2 % de l’énergie utilisée par un processeur classique à qui on a demandé la même chose.
