Un augurio di Capodanno

Ogni anno corro a articolo sulle previsioni. Si tratta di un miscuglio di idee provenienti da molte persone del settore e, sebbene molte previsioni siano in qualche modo egoistiche, ce ne sono altre che provengono più dal cuore - o forse sono sogni piuttosto che aspettative. Vedo speranza in alcuni di questi, in particolare quelli che guardano alla sostenibilità all’interno del nostro settore e del nostro settore.

Proprio come nella verifica, ci sono due parole che ne descrivono lo scopo: verifica e convalida. La verifica è l'atto di dimostrare che un progetto corrisponde a una specifica, mentre la convalida è assicurarsi che la specifica sia ciò che volevi. Uno è rivolto verso l'interno, l'altro più verso l'esterno. Lo stesso vale per la sostenibilità.

Esistono due aspetti della sostenibilità: stiamo facendo tutto nel modo più sostenibile e ciò che creiamo porta a un futuro più sostenibile?

Fare le cose in modo sostenibile

Quando penso alla verifica, vedo enormi quantità di tempo sprecato, sforzi e enormi quantità di calcoli che non dovrebbero essere richiesti. La metodologia utilizzata è, a dire il vero, infantile. Le migliori menti del settore non sono riuscite a elaborare una metodologia che abbia una qualche nozione di efficienza. Agitiamo le braccia in aria, dicendo che è un compito impossibile e che non potremo mai raggiungere una conclusione. Eppure la cosa migliore che il settore può escogitare è una metodologia casuale che stimoli gli stimoli ed esegua controlli ad hoc, raccogliendo dati di copertura impliciti.

La metodologia vincolata dei modelli di test casuali, come definita oggi, guida la vendita di più licenze per simulatori e l'aumento delle dimensioni dei progetti ha cambiato la situazione in emulatori. Ma la copertura è definita in modo tale che è quasi impossibile pensare alla vera completezza, o a un insieme di stimoli ottimale, e le stesse cose vengono nuovamente verificate probabilmente miliardi di volte più del necessario.

Sono molto felice di vedere che alcune aziende stanno iniziando a pensare a veri e propri approcci gerarchici a una serie di problemi del settore, e la verifica è un aspetto che deve essere ripensato. La generazione automatica di modelli astratti da modelli dettagliati è un elemento chiave in questo senso. La verifica a livello di blocco dovrebbe creare un modello di livello superiore che può essere utilizzato per la verifica dell'integrazione o altre forme di verifica più elevate. I modelli generati sono specifici allo scopo della verifica di livello superiore. Ad esempio, un modello di livello superiore potrebbe essere una funzione astratta e un modello statistico per i tempi, oppure potrebbe semplicemente acquisire un modello I/O che segnala un avviso se vede un insieme di modelli e stati che non erano coperti dal blocco- verifica del livello. Ci sono tante possibilità.

Poi ci sono efficienze all'interno della progettazione. È chiaro che le aziende si stanno sforzando di ridurre il consumo energetico in base al numero di guasti dei chip legati a questa attività. Il settore ha bisogno di strumenti molto migliori per individuare le efficienze e verificarne l’impatto.

Creare cose per un futuro sostenibile

Ciò su cui stai lavorando contribuisce a un mondo più efficiente dal punto di vista energetico rispetto a prima che il tuo prodotto diventasse disponibile? In alcuni casi può essere abbastanza semplice rispondere, come nel caso della produzione di un processore che esegua più operazioni per watt rispetto alla generazione precedente. Ma ci sono molti livelli in questo.

Uno schema di pensiero mi ha disturbato per molto tempo. Il paradigma della programmazione software è così radicato che l’industria farà di tutto per preservarlo, anche quando è così inefficiente da dover essere demolito e sostituito con qualcos’altro. Potrebbe comportare più tempo necessario per il software, ma il prodotto finirebbe per essere molto più efficiente dal punto di vista energetico. Ad esempio, chi esegue il machine learning utilizzando una CPU generica? Lo hanno fatto per un po' prima di trovare alternative più adatte, ma ci sono molte altre attività che continuano a utilizzare l'architettura di elaborazione sbagliata.

Allo stesso modo, nell’ambito dell’IA/ML, i ricercatori hanno ridotto la necessità di una precisione inutilmente elevata. Inizialmente è stato utilizzato perché non c'era nient'altro, ma l'utilizzo della virgola mobile con precisione completa comporta uno spreco di energia. L'inferenza dei bordi è migliorata più rapidamente, perché senza di essa i prodotti non sarebbero possibili. Ma occorre riflettere molto di più per ridurre massicciamente l’energia di apprendimento.

Poi ci sono i prodotti che sfidano ogni idea di sostenibilità. La loro unica ragione di esistenza è fare soldi a scapito dell’ambiente. L’esempio che scelgo sempre sono i motori di raccomandazione. Possiamo fermare questa stupidità? Non funzionano e non hanno alcuno scopo. Per le persone che lavorano su questi prodotti, si prega di ripensare a dove si sta collocando il proprio talento e, se si ha l'opportunità di cambiare verso qualcosa che sia per il bene della società, si prega di farlo.

La nostra industria ha un enorme potere di influenzare ogni aspetto della società. Anche se penso che abbiamo un track record ragionevole, è tutt’altro che perfetto. Abbiamo intrapreso ogni volta la strada più semplice e ciò significa che siamo molto lontani da dove potremmo essere in termini di efficienza energetica. Dobbiamo pensarci in ogni angolo di ciò che facciamo. Il COVID ha dimostrato che anche un cambiamento nelle condizioni di lavoro può avere un impatto notevole. Dobbiamo trovare un equilibrio tra il lavoro d'ufficio e l'utilizzo delle risorse “locali”. Dobbiamo smettere di pensare che la potenza di calcolo sia infinita e concentrarci maggiormente su come ridurre la quantità di calcolo di cui abbiamo bisogno o su come eseguire il calcolo in modo più efficiente.

Noi tutti può fare la differenza. Per favore, sfrutta il nuovo anno per iniziare a pensarci un po’ di più. Individualmente non possiamo risolvere il problema, ma ognuno di noi può dare un piccolo contributo.