Truncation Schemes for Recursive Multipliers
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the effects of truncation schemes in recursive multiplier architectures in terms of the trade-off between circuit complexity versus introduced truncation errors. The recursive architecture is examined due to its inherent hierarchical structure whereby a larger multiplication is subdivided into a collection of smaller multiplications. Three data-dependent truncation schemes are proposed that exploit this multiplication architecture. Error analysis and complexity savings for each scheme are also discussed. Signal processing applications, in general, require a constant word size throughout the processing system. This poses a problem in basic integer arithmetic operations, where the result of each operation has a tendency of differing from the original operand size. Of these operations, multiplication is of the biggest concern since each operation results in a product that is twice as large as the initial operand widths. To alleviate the problem of expanding word widths, truncation and rounding methods are used, often in conjunction with the use of floating point arithmetic. In general, the operation of floating point multipliers may be summarized in two steps: the generation of a product from the integer multiplier in carry save format, and the rounding of this product according to a specified mode. A great deal of research has been done on the performance of the integer multiplier over the past four decades, and more recently there have been some advancements made in the area of the truncation schemes that help reduce the complexity of the arithmetic circuitry (1,2,3,4,5,6). Our focus in this paper is to analyze the post-rounding error associated with eliminating a portion of a recursive integer multiplier. We will present an in depth analysis of the error associated with truncation schemes directly targeting recursive multipliers that minimize the truncation error by carefully choosing data-dependent correction terms. We begin with a brief overview of the structure of the recursive multiplication algorithm, followed by a discussion on truncation schemes for multipliers. Finally we will present the results of our simulations and further, provide error analysis and complexity savings for these schemes.
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 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».