Abstract-Många klasser av applikationer, särskilt inom områdena signal och bildbehandling, datorgrafik, datorseende och maskininlärning, är i sig toleranta mot felaktigheter i sina underliggande beräkningar. Denna tolerans kan utnyttjas för att konstruera ungefärliga kretsar som fungerar inom godtagbara noggrannheter men har mycket lägre energiförbrukning och mindre områdesavtryck (och ofta bättre körtider) än deras exakta motsvarigheter. I detta dokument föreslår vi en ny klass av automatiserade syntesmetoder för att generera ungefärliga kretsar direkt från beteendenivåbeskrivningar. I motsats till tidigare metoder som fungerar på Boolesk nivå eller använder anpassade modifieringar, möjliggör vår automatiserade beteendesyntes metod ett bredare spektrum av möjliga approximationer och kan fungera på godtyckliga konstruktioner. Vår metod skapar först en abstrakt syntes träd (AST) från input beteende beskrivning, och sedan tillämpar variant operatörer till AST med en iterativ stokastisk girig strategi för att identifiera optimal inexakt design på ett effektivt sätt. Vår metod kan identifiera de optimala konstruktioner som representerar Paretos gränshandel mellan noggrannhet och strömförbrukning. Vår metodik är utvecklad till ett verktyg som vi kallar ABACUS, som vi integrerar med ett standardexperimentellt ASIC-flöde baserat på industriella verktyg. Vi validerar våra metoder på tre realistiska Verilog-baserade riktmärken från tre olika domäner -signalbehandling, datorseende och maskininlärning. Vårt verktyg upptäcker automatiskt optimal design, vilket ger area- och effektbesparingar på upp till 50 % samtidigt som man bibehåller god noggrannhet.
Nyligen, ABACUS REF föreslog en systematisk ram för att utforma ungefärliga kretsar på beteendenivå.
ABACUS: A technique for automated behavioral synthesis of approximate computing circuits
{'venue': '2014 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE)', 'journal': '2014 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}