Många tillämpningar, såsom maskininlärning och dataanalys, är statistiska till sin natur och kan tolerera en viss grad av inkorrekthet i sin beräkning. Ungefärlig beräkning är en genomförbar metod för att spara energi och öka prestanda genom handel energi för noggrannhet. Det finns ett antal förslag till ungefärliga lösningar, men de är begränsade till ett litet antal tillämpningar eftersom de inte kan kontrollera felfrekvensen för sin produktion. I detta dokument föreslår vi en ny, ungefärlig multiplikator för flyttal, kallad CAPU, som avsevärt minskar energin och förbättrar multiplikationens prestanda på bekostnad av noggrannheten. Vår design modellerar ungefär multiplikation genom att ersätta det dyraste steget i verksamheten med ett lägre energialternativ. För att anpassa approximationens nivå identifierar CAPU dynamiskt de indata som kommer att ge upphov till det största approximationsfelet och bearbetar dem i exakt CAPU-läge. Vi visade att vår CAPU kan överträffa en standard FPU när minst 4% av multiplikationer utförs i ungefärligt läge. I våra testade applikationer är denna procentandel av multiplikationer betydligt högre, vilket leder till betydande energibesparingar. Vår experimentella utvärdering på AMD Southern Island GPU visar att ersätta den föreslagna CAPU med traditionella FPUs resulterar i 77% energibesparingar och 3,5× energidämpande produktförbättring över åtta allmänna OpenCL-tillämpningar samtidigt ge godtagbar kvalitet på tjänsten. Dessutom, för samma nivå av noggrannhet, ger CAPU 2,4× energifördröjning produktförbättring jämfört med toppmoderna ungefärliga multiplikatorer. •Hardware → Konfigurerbara logiska tillämpningar; •Teori för beräkning → Stochastic approximation; Ungefärliga beräkning, Flytande punktenhet, Energieffektivitet ACM Referensformat:
Arbetet i REF föreslog en konfigurerbar flyttal multiplikator (CFPU), som multiplicerar indata operands beroende på indata mantissa.
CFPU: Configurable Floating Point Multiplier for Energy-Efficient Computing
{'venue': "DAC '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}