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Enregistrement W7000217762

Energy-efficient decoding of low-density parity-check codes

2014· dissertation· en· W7000217762 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueError Correcting Code Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchematicLow-density parity-check codeDecoding methodsData flow diagramBlock diagramNode (physics)Transmission (telecommunications)Signal-flow graphBlock code
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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