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Enregistrement W2951827317 · doi:10.48550/arxiv.1412.4130

Energy Consumption of VLSI Decoders

2014· preprint· en· W2951827317 sur OpenAlexaff
Christopher Blake, Frank R. Kschischang

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2014
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLow-power high-performance VLSI design
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecoding methodsComputationMathematicsCode wordBounded functionDiscrete mathematicsVery-large-scale integrationBlock (permutation group theory)Energy (signal processing)AlgorithmArithmeticCombinatoricsComputer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thompson's model of VLSI computation relates the energy of a computation to the product of the circuit area and the number of clock cycles needed to carry out the computation. It is shown that for any family of circuits implemented according to this model, using any algorithm that performs decoding of a codeword passed through a binary erasure channel, as the block length approaches infinity either (a) the probability of block error is asymptotically lower bounded by 1/2 or (b) the energy of the computation scales at least as Omega(n(log n)^(1/2)), and so the energy of successful decoding, per decoded bit, must scale at least as Omega((log n)^(1/2)). This implies that the average energy per decoded bit must approach infinity for any sequence of codes that approaches capacity. The analysis techniques used are then extended to the case of serial computation, showing that if a circuit is restricted to serial computation, then as block length approaches infinity, either the block error probability is lower bounded by 1/2 or the energy scales at least as fast as Omega(n log(n)). In a very general case that allows for the number of output pins to vary with block length, it is shown that the average energy per decoded bit must scale as Omega(n(log n)^(1/5)). A simple example is provided of a class of circuits performing low-density parity-check decoding whose energy complexity scales as O(n^2 log log n).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,156
Écart entre enseignants0,115 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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