FPGA-Based 8x8 Bits Signed Multipliers Using LUTs
Notice bibliographique
Résumé
Modern FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) like Xilinx 7-series ones incorporate DSP blocks that contain 18x25 bits two’s complement embedded multipliers. When FPGA-based small size signed multipliers are required, it is not practical to use these large size embedded multipliers. Thus, one can use LUTs (Look Up Tables) in FPGAs to implement them. Since the target signed multipliers are assumed in two’s complement, a preprocessing is required for a LUT-based implementation. In this paper, Baugh-Wooley and sign-magnitude are used as preprocessing algorithms to realize two’s complement 8x8 bits multipliers using LUTs in FPGAs. These two algorithms are used since they allow for a parallel realization of the signed multipliers. We synthesize 8x8 bits two’s complements multipliers on LUTs using these two algorithms. As an application, we use the resulting synthesized designs to synthesize 8-taps and 16-taps digital Finite Impulse Response (FIR) filters for input data and coefficients in two’s complement. Experimental results on Xilinx Artix-7 FPGAs using the Vivado 2020.2 synthesis tool show that the synthesized designs using the Baugh-Wooley algorithm are better in terms of speed and area compared to using the sign-magnitude.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,011 | 0,002 |
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 ».