Asynchronous Stochastic Decoding of LDPC Codes: Algorithm and Simulation Model
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
Stochastic decoding provides ultra-low-complexity hardware for high-throughput parallel low-density parity-check (LDPC) decoders. Asynchronous stochastic decoding was proposed to demonstrate the possibility of low power dissipation and high throughput in stochastic decoders, but decoding might stop before convergence due to “lock-up”, causing error floors that also occur in synchronous stochastic decoding. In this paper, we introduce a wire-delay dependent (WDD) scheduling algorithm for asynchronous stochastic decoding in order to reduce the error floors. Instead of assigning the same delay to all computation nodes in the previous work, different computation delay is assigned to each computation node depending on its wire length. The variation of update timing increases switching activities to decrease the possibility of the “lock-up”, lowering the error floors. In addition, the WDD scheduling algorithm is simplified for the hardware implementation in order to eliminate time-averaging and multiplication functions used in the original WDD scheduling algorithm. BER performance using a regular (1024, 512) (3,6) LDPC code is simulated based on our timing model that has computation and wire delay estimated under ASPLA 90nm CMOS technology. It is demonstrated that the proposed asynchronous decoder achieves a 6.4-9.8× smaller latency than that of the synchronous decoder with a 0.25-0.3 dB coding gain.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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