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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 JOURNAL OF SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY AND SCIENCE Journal of Semiconductor Technology and Science Vol.20 No.5
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 436 - 446 (11page)
- DOI
- 10.5573/JSTS.2020.20.5.436
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Stochastic computing, an approximate computing method using bitstreams, has attracted attention as an alternative to deterministic computing. Stochastic computing circuits are known to perform complex calculations with high density through probability calculations. Herein, we describe the design of an accurate and compact arithmetic circuit based on stochastic computing. First, we propose a simple technique to change the output of a random number generator that is an integral part of stochastic computing for stochastic multipliers and adders. Compared with conventional designs, the results indicate that the proposed design reduces power and area and enhances the performance. This method uses a fully connected cube network and does not lose accuracy without overhead. Subsequently, when applying this design to image processing in the real world, a 63% area reduction and 95% power savings are achieved when compared to an accurate operator. Therefore, it is clear that the proposed design is optimized for energy-efficient hardware designs with high imprecision tolerance.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. PRELIMINARY
III. STOCHASTIC NUMBER GENERATION BASED ON FULLY-CONNECTED CUBE NETWORK
IV. EDGE DETECTION WITH A PROPOSED STOCHASTIC COMPUTING
V. CONCLUSIONS
REFERENCES
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
J. Y. F. Tong, D. Nagle, and R. A. Rutenbar, “Reducing power by optimizing the necessary precision/range of floating-point arithmetic,” IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems, vol. 8, no. 3, pp. 273-286, June, 2000.
A. Sampson, W. Dietl, E. Fortuna, D. Gnanapragasam, L. Ceze, and D. Grossman, “Enerj: Approximate data types for safe and general lowpower computation,” ACM SIGPLAN Notices, vol. 46, no. 6, pp. 164-174, June, 2011.
J. Han, and M. Orshansky, “Approximate computing: An emerging paradigm for energyefficient design,” in Proc. of the 18th IEEE European Test Symposium (ETS), pp. 1-6, May, 2013.
A. Agrawal, and J. Choi, K. Gopalakrishnan, S. Gupta, R. Nair, J. Oh, D. A. Prener, S. Shukla, V. Srinivasan, Z. Sura, “Approximate computing: Challenges and opportunities”, in Proc. of 2016 IEEE International Conference on Rebooting Computing (ICRC), pp. 1-8, Oct., 2016.
B. R. Gaines, “Stochastic computing systems,” Advances in Information Systems Science, vol. 2, pp. 37-172, 1969.
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