PADCIM: A 1966.9-TOPS/W 2.09%-RMSE Probabilistic Approximate Dynamic-Logic Based Digital Computing-in-Memory Macro in 40nm
Notice bibliographique
Résumé
This work presents a 1966.9-TOPS/W 2.09%-RMSE digital computing-in-memory (CIM) macro named PADCIM. It has three key features: 1) Probabilistic approximate adder tree (PAAT) coupled with delay clock chain, achieve high energy efficiency and low RMSE while resolving slope deviation. 2) Full dynamic-logic computing circuits (FDCC) combined with NP-Domino cascading, reduce chip power and area. 3) XOR-based multi-bit computation scheme (XMCS) integrated with bias-error compensation, enable accurate binary and multi-bit computations. Fabricated in 40 nm technology, PADCIM demonstrates$1.12 \times$higher energy efficiency and$1.92 \times$lower RMSE than the SOTA ADCIM. It further achieves up to$\mathbf{1. 7 0} {\times}$higher energy efficiency over$28 \text{nm} / 12 \text{nm}$-nodes chips, while delivering 87.56 % (1b/1b) and 91.19% (4b/1b) inference accuracy on CIFAR-10.
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.
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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».