Energy-efficient decoding of low-density parity-check codes
Notice bibliographique
Résumé
Low-density parity-check (LDPC) codes are a type of error correcting code that are frequently used in high-performance communications systems, due to their ability to approach the theoretical limits of error correction. However, their iterative soft-decision decoding algorithms suffer from high computational complexity, energy consumption, and auxiliary circuit implementation difficulties. It is of particular interest to develop energy-efficient LDPC decoders in order to decrease cost of operation, increase battery life in portable devices, lessen environmental impact, and increase the range of applications for these powerful codes.In this dissertation, we propose four new LDPC decoder designs with the primary goal of improving energy efficiency over previous designs. First, we present a bidirectional interleaver based on transmission gates, which reduces wiring complexity and associated parasitic energy losses. Second, we present an iterative decoder design based on pulse-width modulated min-sum (PWM-MS). We demonstrate that the pulse width message format reduces switching activity, computational complexity, and energy consumption compared to other recent LDPC decoder designs. Third, wepresent decoders based on differential binary (DB) algorithms. We also propose an improved differential binary (IDB) decoding algorithm, which greatly increases throughput and reduces energy consumption compared to recent decoders ofsimilar error correction capability. Finally, we present decoders based on gear-shift algorithms, which use multiple decoding rules to minimize energy consumption. We propose gear-shift pulse-width (GSP) and IDB with GSP (IGSP) algorithms, and demonstrate that they achieve superior energy efficiency without compromising error correction performance.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».