F1oating-Point Units (FPUs) count as a significant part of computing resources in modern general-purpose and application-specific processors. Full-precision FPUs can be a source of extensive hardware overhead (power consumption, area, memory footprint etc.). On the other hand, several applications feature the inherent ability to tolerate precision loss. This has lead to the development of a new computing paradigm: Transprecision Computing (TC), where variable and arbitrary precision hardware FPUs have been introduced. Many tools and libraries have been proposed to simulate the effects of approximation on applications, to help designers to select the most optimized FPU architecture adequate for a given application.However, existing techniques require developers to rewrite part or all of their existing software stacks (applications, libraries, operating systems …), which is often infeasible, complex or at least a very time-consuming development effort.This work proposes a non-intrusive approach, which does not need source code modification, by introducing approximations at the low-level in assembly. This allows approximating virtually all kinds of executable binaries (bare-metal applications, single- /multi-threaded user applications, OS/RTOS, etc.).We implement the approach on top of the well known QEMU dynamic binary translator. We perform experiments on a set of benchmarks from the literature, and we demonstrate how the approach further simplifies evaluating the impact of FP approximations on numerical applications outputs, without being intrusive to the source code.

Using standard Floating-Point (FP) formats for computation leads to significant hardware overhead since these formats are over-designed for error-resilient workloads such as iterative algorithms. Hence, hardware FP Unit (FPU) architectures need run-time variable precision capabilities. In this work, we propose a new method and an FPU architecture that enable designers to dynamically tune FP computations’ precision automatically at run-time called Variable Precision in Time (VPT), leading to significant power consumption, execution time, and energy savings. In spite of its circuit area overhead, the proposed approach simplifies the integration of variable precision in existing software workloads at any level of the software stack (OS, RTOS, or application-level): it only requires lightweight software support and solely relies on traditional assembly instructions, without the need for a specialized compiler or custom instructions. We apply the technique on the Jacobi and the Gauss–Seidel iterative methods taking full advantage of the suggested FPU. For each algorithm, two modified versions are proposed: a conservative version and a relaxed one. Both algorithms are analyzed and compared statistically to understand the effects of VPT on iterative applications. The implementations demonstrate up to 70.67% power consumption saving, up to 59.80% execution time saving, and up to 88.20% total energy saving w.r.t the reference double precision implementation, and with no accuracy loss.

Cet article présente un nouvel enseignement en cours de mise en place à Grenoble INP dont l'objectif est de former les étudiants à la conception conjointe matérielle-logicielle de systèmes intégrés. L'objectif principal de ce nouvel enseignement est de donner à l'étudiant une vision plus claire de l'interaction entre le matériel et le logiciel et de l'impact d'un changement de l'un sur l'autre. La plateforme utilisée est libre de droit (Rocket Chip développée à Berkeley), elle est basée sur l'utilisation d'un processeur récent, d’architecture RISC-V et elle permet de faire du prototypage rapide et/ou d'aller jusqu'à l'implémentation physique sur FPGA ou ASIC. Cette flexibilité en fait un bon candidat comme outil pédagogique.

Vers une Précision des Nombres Flottants Ajustable Dynamiquement à l'Exécution: De nos jours, les unités de calcul à virgule flottante (FPU) à précision standard consomment une partie importante des ressources énergétiques dans les architectures à base de processeurs. Beaucoup d’applications modernes ont une capacité inhérente à tolérer une perte de précision entraînant peu ou pas d’impact sur les résultats en sortie. Pour de telles applications, les formats de virgule flottante (FP) standardisés IEEE sont souvent surdimensionnés. Cette caractéristique a permis à un nouveau paradigme de conception d’émerger ces dernières années: le Calcul en Transprécision (TC).Cette thèse propose plusieurs contributions qui pallient certaines limitations de l’état de l’art. Tout d’abord, nous proposons une approche minimalement intrusive qui exploite les approximations des calculs en FP pour la réduction de puissance, du temps d’exécution et de l’énergie consommée. Cette approche introduit des approximations au niveau de l’exécution/interprétation des instructions. Cela permet de traiter tous les types de binaires exécutables (applications bare-metal, applications utilisateur single-/multi-threads, OS/RTOS, etc.). La méthodologie prend en charge la précision réduite arbitraire (ARP) (formats de FP à précision réduite non standard) ainsi que la précision variable dans le temps (possibilité pour les applications d’ajuster leur précision opérationnelle au moment de l’exécution). Par la suite, une implémentation logicielle a été développée. Elle simule l’impact de ces calculs approchés sur la qualité du résultat (QoR) des applications. Enfin, une FPU matérielle multiprécision a été conçue en technologie FD-SOI ASIC de 28 nm et qui permet d’obtenir des gains d’efficacité énergétique importants.La méthodologie proposée et ses implémentations ont été évaluées conjointement en logiciel et en matériel sur un ensemble d’applications de référence, avec un focus sur des méthodes itératives. Les expériences montrent comment des ajustements très fins de la précision peuvent être réalisés grâce à l’ARP et à la VPT, sans perte de qualité du résultat, pour générer des économies importantes en termes d’énergie consommée lors du calcul. Avec un niveau de perte de qualité acceptable sur les résultats en sortie, l’efficacité énergétique est encore accrue.