Design and evaluation of stochastic FIR filters
Notice bibliographique
Résumé
The compact arithmetic units in stochastic computing can potentially lower the implementation cost with respect to silicon area and power consumption. In addition, stochastic computing provides inherent tolerance of transient errors at the cost of a less efficient signal encoding. In this paper, a novel FIR filter design using the stochastic approach based on multiplexers are proposed. The required stochastic sequence length is determined for different signal resolutions by matching the performance of the proposed FIR filter with that of the conventional binary design. Silicon area, power and maximum clock frequency are obtained to evaluate the throughput per area (TPA) and the energy per operation (EPO). For equivalent filtering performance, the stochastic FIR filter underperforms in terms of TPA and EPO compared to the conventional binary design, albeit with some advantages in circuit area and power consumption. The stochastic design, however, shows a graceful degradation in performance with a significant reduction in energy consumption as the stochastic sequences are shortened. The fault-tolerance of the stochastic circuit is compared with that of the binary circuit equipped with triple modular redundancy. It is shown that the stochastic circuit is more reliable than the conventional binary design and its triple modular redundancy (TMR) implementation with unreliable voters, but it is less reliable than the binary TMR implementation when the voters are fault-free.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».