Approximate computing とは

近似計算は、保証された正確な結果ではなく、おそらく不正確な結果を返す計算技術であり、近似結果がその目的にとって十分であるアプリケーションに使用することができる。そのような状況の一例は、特定の検索クエリに対して正確な回答が存在しない可能性のある検索エンジンに対するものであり、したがって、多くの回答が受け入れられる可能性がある。同様に、ビデオアプリケーションにおけるいくつかのフレームの時折の落ち込みは、人間の知覚上の限界のために検出されない可能性がある。近似計算は、多くのシナリオでは、正確な計算を実行するには大量のリソースが必要ですが、有界近似を使用するとパフォーマンスとエネルギーが不均衡になり、許容可能な結果精度が得られるという観測に基づいています。たとえば、k-meansクラスタリングアルゴリズムでは、分類精度が5%低下するだけで、完全に正確な分類に比べて50倍の省エネルギーを実現できます。
近似計算における重要な要件は、重要なデータ(例えば、制御演算)を近似することは、プログラムのクラッシュまたは誤った出力などの致命的な結果につながる可能性があるので、非クリティカルなデータにのみ近似を導入できることである。