Accuracy‐aware processor customisation for fixed‐point arithmetic
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Application‐specific customisation of micro‐processor architectures has been widely accepted as an effective way to improve the efficiency of processor‐based designs. In this work, the authors propose a new processor customisation method based on fixed‐point word‐length optimisation. Accuracy‐aware word‐length optimisation (WLO) of fixed‐point circuits is an active research area with a large body of literature. For the first time, this work introduces a method to combine the WLO with the processor customisation. The data type word‐lengths, the size of register‐files and the architecture of the functional units are the main target objectives to be optimised. Accuracy requirements, defined as the worst‐case error bound, is the key consideration that must be met by any solution. A custom processor design environment, called PolyCuSP, is used to realise the processor architecture based on the solution found in the proposed optimisation algorithm. The results achieved by evaluating five benchmark show that this method can reduce the number of necessary LUTs and flip‐flops by an average of 11.9% and 5.1%, respectively. The latency is also improved by an average of 33.4%. Moreover, the method was further examined through a case study on a JPEG decoder. The results suggest 16.2% and 56.2% reduction in area consumption and latency, respectively.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle