Notice bibliographique
Résumé
Approximate computing has the potential to improve performance and energy efficiency in high-performance processors. This work focuses on the impact of approximating conventionally non-trivial instructions to trivial instructions. Instructions which do not need to be processed due to the nature of their operands, such as division by 1 or addition with 0 are trivial instructions. By approximating instructions which results in an acceptable level of accuracy in programs' outputs, we can increase the number of trivial instructions and enhance power and performance of trivial bypassing. To approximate integer values, we mask the least significant bits (LSBs) of instructions' operands. The number of masked bits is under the control of programmers. To approximate floating-point values, we propose two different schemes. The first scheme sets a threshold and approximates the values that lie within the threshold region. A 32- or 64-bit comparator, depending on the operand size, is used for comparison between the operand and the threshold. Thus, instructions which would have used the expensive floating-point units are bypassed and only a comparator and a few gates are used instead. The second scheme reduces cost of approximation by replacing full-blown comparators with smaller ones and performing inexact comparisons between the operand and the threshold. Our evaluations using a diverse set of benchmarks reveal that precise comparison and trivial bypassing improve energy-delay by 21% and 13%, respectively while the inexact approximation improves energy-delay by 22%.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».