A Low-Power and High-Accuracy Approximate Adder for Logarithmic Number System
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The Logarithmic Number System (LNS) exploits the non-uniform distribution of data in convolutional neural networks (CNNs), so it leads to a high accuracy for image classification. An LNS provides an easier way to implement complex operations such as multiplication and division. However, addition and subtraction in the LNS require huge hardware resources due to the involved nonlinear operations. To mitigate this problem, we design a low-power approximate logarithmic adder with high-accuracy. Initially, a compact piecewise linear approximation (CPLA) algorithm is proposed to approximately compute the binary exponentiation and logarithm. Implemented by using simple circuits, the CPLA algorithm results in higher accuracy than the classical Mitchell’s algorithm. Consequently, three approximate logarithmic adders are devised, denoted as LA_CPLA1, LA_CPLA2, and LA_CPLA3. Compared with the logarithmic adder design based on lookup tables, the proposed LA_CPLA3 with a configuration of (e, f, n) = (7, 6, 3) achieves 35.05% and 39.80% reductions in area and power dissipation respectively, with a 0.01% mean relative error distance (MRED). We define (e, f) as the bit width of the logarithmic adder, where e and f are the bit widths of the integer and fractional parts, respectively. n is the approximate LSBs in the proposed LA_CPLAs processed by using OR gates. Compared with the multiply and accumulate (MAC) unit in a conventional system using fixed-point numbers, the MAC in the LNS using the proposed LA_CPLAs achieve a lower power by 5.96% to 32.02%, and a smaller area by 6.48% to 32.40%. To assess the efficiency of the proposed approximate adders, they are applied to the implementations of two image processing and CNN applications. The simulation results show that LA_CPLAs result in marginal accuracy loss compared to the corresponding accurate implementations.
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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