概要 - 明示的な符号記号エンコーダにより、省電力多倍器を実現可能します

明示的な符号記号エンコーダにより、省電力多倍器を実現可能します

2025-07-24 08:26:33

{"Felix Arnold","Maxence Bouvier","Ryan Amaudruz","Renzo Andri","Lukas Cavigelli"}

{cs.NE,cs.AR,cs.PF}

### 研究概要： この研究は、現代の計算システムにおける固定小数乗算ユニットの電力効率を調査しています。乗算器を独立したサブコンポーネントに分解し、乗算前に入力データを符号の大きさ形式に明示的に変換することで、提案された方法は電力効率を大幅に向上させます。 1. **エンコードブロック**：エンコーダを使用して2の補数形式を符号の大きさ形式に変換します。 2. **乗算モジュール**：元の符号の大きさ形式で乗算を行い、結果を出力します。 3. **独立最適化**：各サブコンポーネントを独立して合成および最適化し、生産用システムとの互換性を維持するための論理の等価性を維持します。 ### 結果と利点： * **電力消費の削減**：提案された方法は、特にAIの負荷でよく見られるゼロに中心付近の入力値に対して、顕著な電力節約をもたらします。 * **電力効率の向上**：現実的な正規分布の入力を持つ乗算器でのスイッチング活動は、最大33%まで削減できます。 * **精度の低下なし**：分解および最適化された乗算器設計は、電力消費を削減しつつ完全な精度を保ちます。 * **多様な設定**：符号の大きさおよび2の補数を含む様々な入力および出力データ表現をサポートし、カスタマイズ可能なエンコード設定が可能です。 ### 評価および分析： * **合成後のシミュレーション**：合成後のRTLレベルのシミュレーションとスイッチング活動（SwAct）評価モデルを使用して、電力消費の迅速な推定を行います。 * **基準との比較**：正常に分布する入力を持つ4ビット乗算器に対して、分解しない基準と比較して12.9%のスイッチング活動が低減されます。 * **最適化方法**：設計品質を向上させるために、多目的の選択プロセスを持つ反復的なガイド付きランダムサーチベースの合成フレームワークを使用します。 ### 制約および将来の課題： * **ビット幅の制約**：現在の評価は4ビット入力乗算器に限られています；より高いビット幅への拡張性が必要です。 * **データ表現の制約**：固定小数表現に焦点を当てています；浮動小数および他のデータ表現の探索が必要です。 * **設計空間のバイアス**：開始ポイントと合成アプローチによる設計空間が限られています；最適なエンコードの自動特定方法を探索することをお勧めします。 全体的に、この研究は固定小数乗算ユニットの電力効率を向上させるための有望なアプローチを提案しています。この方法は、特にAIアプリケーションにおいて、高性能計算システムのパフォーマンスと効率を向上させる可能性があります。