Area efficient floating‐point FFT butterfly architectures based on multi‐operand adders
Notice bibliographique
Résumé
Hardware implementation of the fast Fourier transform (FFT) function consists of multiple consecutive arithmetic operations over complex numbers. Applying floating‐point arithmetic to FFT coprocessors leads to a wider dynamic range and allows the coprocessor to collaborate with general purpose processors via the standard floating‐point arithmetic. This offloads compute‐intensive tasks from the primary processor and overcomes floating‐point concerns such as scaling and overflow/underflow detection. The downside, however, is that floating‐point units are slower than the fixed‐point counterparts. One of the popular ways to improve the speed of floating‐point FFT units is to merge the arithmetic operations inside the butterfly units of a FFT architecture. This leads to a butterfly architecture based on multi‐operand adders. Butterfly units are designed, in two of the most recent works, using three‐operand and four‐operand adders. However, the work reported here by the present authors goes further and a butterfly architecture based on a five‐operand adder is proposed. Simulation results demonstrate that the proposed butterfly architecture is 50% smaller than the fastest previous work with about 17% latency overhead. Compared with the smallest previous work, the proposed design is 47% smaller and 8% faster.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».