MANIAC

Das Projekt MANIAC zielt auf die Optimierung von Algorithmen für Approximate Computing auf Basis von Binären Entscheidungsdiagrammen. Approximate Computing (AC) – zu Deutsch annäherndes Rechnen – macht sich die Fähigkeit vieler Anwendungen zunutze, eine gewisse Ungenauigkeit bei den Berechnungen zu tolerieren. Durch den Umstand, dass ein exaktes Ergebnis nicht unbedingt notwendig ist, lässt sich eine deutlich bessere Energieeffizienz erreichen. Geringe Abweichungen sind zum Beispiel bei der Verarbeitung multimedialer Inhalte möglich: Aufgrund seiner begrenzten Wahrnehmungsfähigkeit bemerkt der Mensch minimale Differenzen, etwa im Farbton oder in der Tonhöhe, nicht. Allerdings ergeben sich durch AC neue Anforderungen an den Entwurfsprozess von Hardwaresystemen, denen die CPS-Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler durch den Einsatz von Binären Entscheidungsdiagrammen (engl. binary decision diagrams, BDDs) begegnen wollen. BDDs sind Datenstrukturen zur Repräsentation Boolescher Funktionen, die bereits gewinnbringend beim Hardwareentwurf eingesetzt werden – zum Beispiel bei der Logiksynthese oder der Verifikation. Im Projekt MANIAC sollen BDDs die effiziente Funktionsdarstellung ermöglichen, die auf lange Sicht gegenüber einer Vielzahl von Abweichungen tolerant ist, und dadurch den Entwurf neuer, leistungsstarker Technologien verbessern.