【摘 要】
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随着物联网的快速发展,智能终端设备在硬件资源和供电上受到较强限制,迫切需要低功耗的新型运算单元.针对运算单元功耗高的问题,提出了一种基于近似压缩器的低功耗近似乘法器,用于图像处理、深度学习等可容错应用领域.实验结果表明,相比于现有近似乘法器,该近似乘法器降低了30.70％的功耗和26.50％的延迟,节省了30.23 ％的芯片面积,在功耗延迟积(PDP)和能量延迟积(EDP)方面均优化了43％以上.在计算精度方面同样具有一定优势.最后,在图像滤波应用中验证了该近似乘法器的有效性.
【机 构】
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合肥工业大学电子科学与应用物理学院,合肥230009;合肥工业大学数学学院,合肥230009;安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽淮南232001
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随着物联网的快速发展,智能终端设备在硬件资源和供电上受到较强限制,迫切需要低功耗的新型运算单元.针对运算单元功耗高的问题,提出了一种基于近似压缩器的低功耗近似乘法器,用于图像处理、深度学习等可容错应用领域.实验结果表明,相比于现有近似乘法器,该近似乘法器降低了30.70％的功耗和26.50％的延迟,节省了30.23 ％的芯片面积,在功耗延迟积(PDP)和能量延迟积(EDP)方面均优化了43％以上.在计算精度方面同样具有一定优势.最后,在图像滤波应用中验证了该近似乘法器的有效性.
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