Ein kürzlich vorgestellter „inexakter“ Chip stellt das nun mehr als 50 Jahre gepflegte Genauigkeits-Dogma der Computer-Industrie in Frage. Normalerweise gibt man sich sehr viel Mühe, Fehler in bei der Datenverarbeitung durch Prozessoren zu vermeiden. Nicht so dieses neue Design: Durch die Inkaufnahme gelegentlicher Fehler konnte ein geringerer Stromverbrauch bei gleichzeitiger Leistungssteigerung erreicht werden. Der Unterschied ist beträchtlich, denn der diese Woche vorgestellte Prototyp ist nicht nur ein bisschen besser, sondern übertrifft in diesen Aspekten herkömmliche Chips glatt um den Faktor 15!
 
Das dahinter stehende Konzept ist simpel: Man senkt den Stromverbrauch, indem man die entsprechende Hardware wie Addierer oder Multiplizierer so konstruiert, dass sporadische Fehler auftreten können. Bei intelligentem Umgang mit diesem Prinzip kann man beeinflussen, mit welcher Wahrscheinlichkeit und bei welchen Operationen Fehler auftreten. Dieser Ansatz führt nicht nur zu einem deutlich geringeren Energieverbrauch, sondern auch zu ordentlich höheren Rechenleistungen.


Ein Beispiel dieses inexakten Ansatzes ist das „pruning“, eine Art des Zurückstutzens von selten benötigten Funktionen eines Mikrochips. Die Untersuchungen zeigten, dass allein schon das Pruning gegenüber traditionellen Chips in drei Feldern folgende Vorteile bringt: Es verdoppelt die Rechenleistung, halbiert den Energieverbrauch und braucht halb so viel Silizium.
 
Etliche Anwendungen sind gegenüber kleinen Fehlern durchaus tolerant. Zum Beispiel produzieren solche ungenauen Addierer einen relativen Fehler von bis zu 0,54 %, was bei der Kompression von Bildern allerdings unsichtbar ist. Selbst relative Fehler von 7,5 % ergeben noch ansehnliche Bilder. Denkbare Anwendungen für „geprunte“ Chips wären zum Beispiel Hörhilfen, Kameras und andere elektronischen Geräte.

Auf der ACM International Conference on Computing Frontiers in Cagliari, Italien, wurden diese Forschungen der Rice University in Houston, der Nanyang Technological University (NTU) in Singapur, dem Schweizer Center for Electronics and Microtechnology (CSEM) und der University of California in Berkeley ausgezeichnet.