一种低相对误差并保证正确符号运算的新型近似加法器

• 作 者: 胡军骏
• 机 构: 上海交通大学
• 出 处: 上海交通大学
• 发表日期: 2015年期
• 关键词: 近似加法器 低相对误差 边缘检测 聚类算法

根据摩尔定律，一个密集集成电路上可容纳的晶体管数目，大约每隔两年会增加一倍。同时，随着现在半导体技术不断发展，使得其大小已经能够缩小到纳米级别，控制功耗已经成为了在设计超大规模集成电路中，最为重要的问题之一。近阶段，人们开始意识到了一些应用其本身存在着容错性，比如多媒体处理和机器学习。因此一种叫做近似计算的方法被提了出来。它通过偶尔产生错误结果的方式，来达到减少延时和降低功耗的目的。作为一种非常基本的逻辑电路，加法器已经在一些近期的研究工作中被重新设计来实现近似计算。传统加法器需要长时间的延时或者大规模的功耗来得到精确的计算结果，而近似加法器通常被设计成通过牺牲一些计算准确性的方式，达到节省延时和功耗的目的。不幸的是，现有的近似加法器很少能有控制相对误差，或者解决在正负数加法中可能存在的符号问题。在本研究中，我们试着提出一种全新的近似加法器，它能够通过利用加法中的“进位产生”信号来预测“进位输出”的结果。另外，我们提出来一种低成本的错误优化模块，这种模块能够有效的把在计算中可能出现的最大相对误差控制在很小的范围，同时我们又提出来一种低开销的符号纠错模块来修正在正负号加法中可能存在的符号错误问题。　　与传统加法器相比，我们的近似加法器在延时和功耗上拥有显著的优势。以一种32位加法器为例，我们的加法器的速度能比传统加法器快到4.3倍，而功耗能够节省47％。和其他近似加法器相比，我们的加法器能够有效的减小相对误差和保证最终结果的符号准确性。为了证实我们的加法器在实际应用中的作用，我们实现了两种不同的应用，分别是基于Roberts cross的边缘检测和k-means聚类算法。实验结果证明了在近似加法中，符号修正对于正负数相加的最终结果的重要性。我们可以看到用我们的近似加法器得到的最终结果和用精确加法器得到的结果非常接近，也比用其他近似加法器得到的结果要好的多。