AND 기반의 캐리 예측 신호를 활용한 근사 가산기 설계

Q: 이 논문에서 정의한 근사 가산기란 무엇인가?

근사 가산기는 연산의 정확도를 100% 요구하지 않는 분야에서 에너지와 전력 효율성을 향상시키기 위해 도입되는 연산기이다. 이는 정확도를 어느 정도 희생하는 대신 연산 시간과 하드웨어 비용을 절약할 수 있도록 설계된 가산기이다. 영상 처리와 같이 인간의 인지와 관련된 애플리케이션에 주로 적용된다.

Q: AND 기반 캐리 예측 신호를 활용한 근사 가산기는 기존 가산기보다 얼마나 정확한가?

연구 결과, 제안된 근사 가산기는 기존 LOA 및 ETAI 대비 ER은 3.7% 낮고, MED는 LOA보다 45%, ETAI보다 49% 향상되었다. 특히 MRED는 LOA와 ETAI보다 각각 46%, 49% 개선되어 모든 정확도 지표에서 우수한 성능을 보인다.

석혜린; 서효주; 이정원; 김용태

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 석혜린 (경북대학교) 서효주 (경북대학교) 이정원 (경북대학교) 김용태 (경북대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집

발행연도: 2021.6

수록면: 476 - 479 (4page)

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This paper proposes a new approximate adder using AND based carry prediction to improve accuracy. Compared to the lower-part OR adder (LOA) and error tolerant adder I (ETAI), the proposed approximate adder is the most accurate while sacrificing hardware cost. The proposed approximate adder enhances error rate (ER), mean error distance (MED), mean relative error distance (MRED), and mean squared error (MSE) compared to the LOA and ETAI. Specifically, the proposed adder reduces the MED and MRED by 49% compared to the ETAI. Furthermore, the proposed adder shows the best performance when jointly analyze the accuracy and hardware cost.

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