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近似电路中PMF估计的优化技术

An Optimization Technique for PMF Estimation in Approximate Circuits

  • 摘要:
    研究背景 近似计算是利用足够好的结果代替准确的结果,以在性能和功耗之间取得平衡。最近的研究表明,使用近似单元来替代架构级别的精确操作是有效的。虽然在容错应用中使用近似单位是有益的,但必须根据应用要求限制错误质量。因此,评估近似单元引入的误差对于确定近似电路的计算能力至关重要。传统上,电路级的误差估计是通过大量采样和比较精确电路和近似电路(Monte Carlo)的输出结果来实现的。但是,当Monte Carlo应用于架构级仿真时,由于需要大量的输入样本,误差评估过程的时间成本也随着操作单元数量的增加呈指数增长,所以Monte Carlo并不适用于架构级的错误估计。因此,如何在架构级评估近似电路的误差质量是一个重大挑战。
    目的 基于概率质量函数(PMF)的估计技术是一种有效的架构级误差估计技术,常用的评估指标可以通过PMF来获得,例如平均错误距离(MED),最大错误(WCE)等。我们的目标是开发一种技术来提高最初的基于 PMF 估计的质量和效率。这对于研究架构级评估近似电路的误差质量具有重要意义。
    方法 我们首先分析最初的基于 PMF估计的特点:当PMF在三个具有类似加性树的依赖关系的节点中传播时,三个节点的整体误差分布可以提前用PMF来描述,并且只需要一个卷积来完成计算。 基于这个特性,我们首先构建一个包含各种组合的 PMF 的参数库,然后我们定义了两个规则可以用来确定当前节点是否可以使用我们的优化方法,最后我们使用广度优先算法输出最后结果。
    结果 在最后的实验中,我们分析了耗时和估计精度。在时间消耗方面,我们的方法与最初的基于 PMF 的估计相比可以节省 80% 的时间,主要是因为我们的方法可以显著减少卷积的数量。 在估计精度方面,我们可以获得比原来基于 PMF 的估计更准确的结果,因为我们的方法在很大程度上考虑了路径相关性,因为它涉及三个计算单元作为一个 PMF,因此优化后的基于 PMF 的估计仍然可以获得很好的估计结果即使近似单元数量很多时。
    结论 在这项工作中,我们首先分析了原始基于 PMF 估计的特征,并提出了一种利用这些特征的优化方法。 与原来的基于 PMF 的估计相比,我们的方法可以节省 80% 的耗时,并且可以获得与仿真结果几乎一致的结果。 在目前的工作中,我们只考虑加法和乘法运算。 虽然这是主要的计算操作,但还需要考虑减法、除法等其他操作,我们会在以后的工作中考虑更多的操作优化方法。

     

    Abstract: As an emerging computing technology, approximate computing enables computing systems to utilize hardware resources efficiently. Recently, approximate arithmetic units have received extensive attention and have been employed as hardware modules to build approximate circuit systems, such as approximate accelerators. In order to make the approximate circuit system meet the application requirements, it is imperative to quickly estimate the error quality caused by the approximate unit, especially in the high-level synthesis of the approximate circuit. However, there are few studies in the literature on how to efficiently evaluate the errors in the approximate circuit system. Hence, this paper focuses on error evaluation techniques for circuit systems consisting of approximate adders and approximate multipliers, which are the key hardware components in fault-tolerant applications. In this paper, the characteristics of probability mass function (PMF) based estimation are analyzed initially, and then an optimization technique for PMF-based estimation is proposed with consideration of these features. Finally, experiments prove that the optimization technology can reduce the time required for PMF-based estimation and improve the estimation quality.

     

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