Ungefärlig computing avhandlar noggrannheten av resultat för resurser såsom energi eller datortid. Det finns en stor och snabbt växande litteratur om approximativa datorer som främst har fokuserat på att visa fördelarna med approximativa datorer. Vi vet dock relativt lite om hur man kontrollerar tillnärmningen på ett disciplinerat sätt. I detta dokument, vi tar itu med problemet med att kontrollera approximation för icke-streaming program som har en uppsättning av "knober" som kan ställas upp eller ner för att kontrollera nivån av approximation av olika komponenter i programmet. Vi formulerar detta kontrollproblem som ett begränsat optimeringsproblem, och beskriver ett system som heter Capri som använder maskininlärning för att lära sig kostnads- och felmodeller för programmet, och använder dessa modeller för att bestämma, för en önskad nivå av approximation, rattinställningar som optimerar mätvärden såsom körtid eller energianvändning. Experimentella resultat med komplexa riktmärken från olika problemområden visar hur effektivt detta tillvägagångssätt är.
Slutligen i REF, författarna presentera en proaktiv kontroll av ansökan inställning som ett begränsat optimeringsproblem som kan lösas vid körtid enligt profilering information.
Proactive Control of Approximate Programs
{'venue': "ASPLOS '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}