Fast and low‐power leading‐one detectors for energy‐efficient logarithmic computing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The logarithmic number system (LNS) can be used to simplify the computation of arithmetic functions, such as multiplication. This article proposes three leading‐one detectors (LODs) to speed up the binary logarithm calculation in the LNS. The first LOD (LOD I) uses a single fixed value to approximate the d least significant bits (LSBs) in the outputs of the LOD. The second design (LOD II) partitions the d LSBs into smaller fields and uses a multiplexer to select the closest approximation to the exact value. These two LODs help with error cancellation as they introduce signed errors for inputs N < 2 d . Additionally, a scaling scheme is proposed that scales up the input N < 2 d to avoid large approximation errors. Finally, an improved exact LOD (LOD III) is proposed that only passes half of the input N to the LOD; the more significant half is passed if there is at least one ‘1’ in that half; otherwise, the less significant half is passed. Our simulation results show that the 32‐bit LOD III can be up to 2.8× more energy‐efficient than existing designs in the literature. The Mitchell logarithmic multiplier and a neural network are considered to further illustrate the practicality of the proposed designs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 ».