High performance and energy efficient single‐precision and double‐precision merged floating‐point adder on FPGA
Notice bibliographique
Résumé
A high performance and energy efficient single‐precision and double‐precision merged floating‐point adder based on the two‐path FP addition algorithm designed and implemented on field programmable gate array (FPGA) is presented. With a fully pipelined architecture, the proposed adder can accomplish one double‐precision addition or two parallel single‐precision additions in six clock cycles. The proposed architecture is designed based on the double‐precision adder and each major component is segmented to support dual single‐precision operations. In addition, all the components of the proposed adder are optimised for mapping on FPGA. The proposed architecture is implemented on both Altera Stratix‐III and Xilinx Virtex‐5 devices and it has a faster clock frequency when compared with the double‐precision intellectual property (IP) core adder provided by the FPGA vendors. Since the dual single‐precision operations support, the proposed adder has higher throughput compared with the single‐precision IP core adder. In addition, the proposed adder has better energy efficiency compared with both single‐precision and double‐precision IP core adder. The implementation results of the proposed adder on the latest Altera Arria‐10 and Xilinx Virtex‐7 devices are provided. A direct implementation of the proposed architecture on STM‐90 nm technology ASIC platform is also performed.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».