Decoder Reduction Approximation Scheme for Booth Multipliers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Existing approximate Booth multipliers fail to keep up with modern approximate multipliers such as truncation-based approximate logarithmic multipliers. This paper introduces a new approximation scheme for Booth multipliers that can operate with negligible error rates using only <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$N/4$</tex-math></inline-formula> Booth decoders, instead of the traditional <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$N/2$</tex-math></inline-formula> Booth decoders. The proposed 16-bit BD16.4 approximate Booth multiplier reduces the Normalized Mean Error Deviation (NMED) by 96.5% and the Power-Area-Product (PAP) by 69.6%, when compared to a state-of-the-art approximate logarithmic multiplier. Additionally, the proposed BD16.4 approximate multiplier reduces the NMED by 94.4% and PAP by 74.8%, when compared to a state-of-the-art higher-radix approximate Booth multiplier. The proposed 8-bit approximate Booth multipliers reduce the NMED by up to 74% and PAP by up to 5% when compared to the existing state-of-the-art approximate logarithmic multipliers. We validated the results derived in this paper through a neural network inference experiment, where the proposed approximate multipliers showed a negligible drop in inference accuracy compared to the exact Booth multipliers and the state-of-the-art approximate logarithmic multipliers (ALM). The proposed approximate multipliers achieved a Power-Delay-Product reduction of 63% (vs. exact) and 21.22% (vs. ALM) in 16-bit experiments and a reduction of 67% (vs. exact) and 8.75% (vs. ALM) in 8-bit experiments.
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.
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 | 0,000 |
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 découle