Compile-time and instruction-set methods for improving floating- to fixed-point conversion accuracy
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes and evaluates compile time and instruction-set techniques for improving the accuracy of signal-processing algorithms run on fixed-point embedded processors. These techniques are proposed in the context of a profile guided floating- to fixed-point compiler-based conversion process. A novel fixed-point scaling algorithm (IRP) is introduced that exploits correlations between values in a program by applying fixed-point scaling, retaining as much precision as possible without causing overflow. This approach is extended into a more aggressive scaling algorithm (IRP-SA) by leveraging the modulo nature of 2's complement addition and subtraction to discard most significant bits that may not be redundant sign-extension bits. A complementary scaling technique (IDS) is then proposed that enables the fixed-point scaling of a variable to be parameterized, depending upon the context of its definitions and uses. Finally, a novel instruction-set enhancement—fractional multiplication with internal left shift(FMLS)—is proposed to further leverage interoperand correlations uncovered by the IRP-SA scaling algorithm. FMLS preserves a different subset of the full product's bits than traditional fractional fixed-point or integer multiplication. On average, FMLS combined with IRP-SA improves accuracy on processors with uniform bitwidth register architectures by the equivalent of 0.61 bits of additional precision for a set of signal-processing benchmarks (up to 2 bits). Even without employing FMLS, the IRP-SA scaling algorithm achieves additional accuracy over two previous fixed-point scaling algorithms by averages of 1.71 and 0.49 bits. Furthermore, as FMLS combines multiplication with a scaling shift, it reduces execution time by an average of 9.8%. An implementation of IDS, specialized to single-nested loops, is found to improve accuracy of a lattice filter benchmark by the equivalent of more than 16-bits of precision.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».