과학적 발견을 위한 혼합 정밀도 컴퓨팅: 형식(Formats), 공동 설계 및 책임 있는 근사화

감소 및 혼합 정밀도는 에너지 제약, 이기종 가속기, 시뮬레이션과 머신러닝의 융합에 힘입어 과학 컴퓨팅 및 엔지니어링에서 틈새 최적화 영역을 넘어 핵심 설계 축으로 이동했습니다. 본 논문은 일곱 가지 결합된 주제—숫자 형식(number formats), 부동 소수점 에뮬레이션(floating-point emulation), 신흥 아키텍처(emerging architectures), 하드웨어/소프트웨어 공동 설계(hardware/software co-design), 다른 근사화와의 관계(relation to other approximations), 소프트웨어 설계(software design), 그리고 다단계 자원으로서의 정밀도(precision as a multilevel resource)—를 중심으로 지형을 정리하고, 각 주제에 대해 최신 기술 수준(state of the art), 미래 방향 및 미해결 질문들을 종합합니다. 우리는 핵심 목표로 extit{신뢰할 수 있는 솔루션당 에너지(energy per trusted solution)}를 강조하며, '무모하게 책임감 있게(recklessly responsible)' 컴퓨팅을 실용적인 교리로 규정합니다: 낮은 정밀도를 공격적으로 활용하되, 체계적인 탐지, 에스컬레이션 및 인증 경로를 통해 이를 수행하는 것입니다.