Low-Power Approximate Multipliers Using Encoded Partial Products and Approximate Compressors
Notice bibliographique
Résumé
Approximate computing has been considered to improve the accuracy-performance tradeoff in error-tolerant applications. For many of these applications, multiplication is a key arithmetic operation. Given that approximate compressors are a key element in the design of power-efficient approximate multipliers, we first propose an initial approximate 4:2 compressor that introduces a rather large error to the output. However, the number of faulty rows in the compressor's truth table is significantly reduced by encoding its inputs using generate and propagate signals. Based on this improved compressor, two 4 × 4 multipliers are designed with different accuracies and then are used as building blocks for scaling up to 16 × 16 and 32×32 multipliers. According to the mean relative error distance (MRED), the most accurate of the proposed 16 × 16 unsigned designs has a 44% smaller power-delay product (PDP) compared to other designs with comparable accuracy. The radix-4 signed Booth multiplier constructed using the proposed compressor achieves a 52% reduction in the PDP-MRED product compared to other approximate Booth multipliers with comparable accuracy. The proposed multipliers outperform other approximate designs in image sharpening and joint photographic experts group applications by achieving higher quality outputs with lower power consumptions. For the first time, we show the applicability and practicality of approximate multipliers in multiple-input multiple-output antenna communication systems with error control coding.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».