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J-GLOBAL ID：201802235895272850   整理番号：18A1770350

反復マルチレベル近似論理合成のための効率的バッチ統計誤差推定【JST・京大機械翻訳】

Efficient Batch Statistical Error Estimation for Iterative Multi-level Approximate Logic Synthesis

著者 (3件)： Su Sanbao (University of Michigan-Shanghai Jiao Tong University Joint Institute, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Wu Yi (University of Michigan-Shanghai Jiao Tong University Joint Institute, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Qian Weikang (University of Michigan-Shanghai Jiao Tong University Joint Institute, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： DAC  ページ： 1-6  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近似計算は,誤り耐性応用のための新しいエネルギー効率的パラダイムである。近似論理合成(ALS)はそれの重要な分野である。既存のALSフローを改善するために,1つの重要な問題は,考慮したすべての近似変換のためのより正確で効率的なバッチ誤差推定技術を引き出すことである。本研究では,モンテカルロシミュレーションと局所変化伝搬に基づく新しいバッチ誤差推定法を提案した。それは,誤差率や平均誤差の大きさなどの統計誤差測定に一般的に適用できる。この手法を既存の最先端のALSアプローチに適用し,より良い近似回路の導出におけるその有効性を実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *近似法 ,  エネルギー効率 ,  論理合成
準シソーラス用語： 近似計算 ,  モンテカルロシミュレーション ,  マルチレベル ,  *誤差推定 ,  *統計誤差 ,  誤り耐性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 反復 ,  マルチレベル ,  近似 ,  論理合成 ,  バッチ ,  統計誤差 ,  推定