An Improved Logarithmic Multiplier for Energy-Efficient Neural Computing
Notice bibliographique
Résumé
Multiplication is the most resource-hungry operation in neural networks (NNs). Logarithmic multipliers (LMs) simplify multiplication to shift and addition operations and thus reduce the energy consumption. Since implementing the logarithm in a compact circuit often introduces approximation, some accuracy loss is inevitable in LMs. However, this inaccuracy accords with the inherent error tolerance of NNs and their associated applications. This article proposes an improved logarithmic multiplier (ILM) that, unlike existing designs, rounds both inputs to their nearest powers of two by using a proposed nearest-one detector (NOD) circuit. Considering that the output of the NOD uses a one-hot representation, some entries in the truth table of a conventional adder cannot occur. Hence, a compact adder is designed for the reduced truth table. The 8x8 ILM achieves up to 17.48 percent saving in power consumption compared to a recent LM in the literature while being almost 8 percent more accurate. Moreover, the evaluation of the ILM for two benchmark NN workloads shows up to 21.85 percent reduction in energy consumption compared to the NNs implemented with other LMs. Interestingly, using the ILM increases the classification accuracy of the considered NNs by up to 1.4 percent compared to a NN implementation that uses exact multipliers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».