An Energy-Efficient Binary-Interfaced Stochastic Multiplier Using Parallel Datapaths
Notice bibliographique
Résumé
Stochastic computing (SC) typically requires a low design complexity compared with weighted binary computing, so it has been successfully applied in neural networks (NNs). Usually, SC utilizes random bitstreams as its medium, which makes it suffer from a long delay that offsets its advantages. This drawback can be alleviated by utilizing parallel datapaths, which, however, will significantly increase the hardware cost due to the requirement of multiple parallel computing units. In this article, a hybrid bit-splitting generator (HBSG) is proposed to efficiently produce parallel bitstreams in a single clock cycle to reduce delay. The HBSG uniformly splits binary numbers into R segments, each of which is encoded in parallel by using hardwired connections according to the weight of each bit. A binary-interfaced parallel stochastic multiplier (BipSMul) using the HBSG is then proposed to accelerate the multiplication in SC. Experimental results show that the BipSMul is more energy efficient than the state-of-the-art parallel and serial stochastic designs, as well as their binary and Booth counterparts, in delay, power-delay product (PDP), and area-delay product (ADP).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».