論文の概要: Enhancing Computational Efficiency in Intensive Domains via Redundant Residue Number Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05639v1
• Date: Sat, 10 Aug 2024 21:45:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 18:01:49.068722
• Title: Enhancing Computational Efficiency in Intensive Domains via Redundant Residue Number Systems
• Title（参考訳）: 冗長残差数システムによる集中領域の計算効率の向上
• Authors: Soudabeh Mousavi, Dara Rahmati, Saeid Gorgin, Jeong-A Lee,
• Abstract要約: 本稿では, RNS (termed R-RNS) と冗長数系を融合することにより, 遅延を低減し, 回路実装を向上する方法について検討する。 RNS、冗長数システム、BNS(Binary Number System)、SD-RNS(Signed-Digit Redundant Residue Number System)の4つのシステムの比較分析を行った。 SD-RNS は RNS と BNS でそれぞれ 1.27 倍, 2.25 倍の高速化を実現し, 逐次加算および乗算作業において BNS と比較してエネルギー消費量を60% 削減できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9710679356946952
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In computation-intensive domains such as digital signal processing, encryption, and neural networks, the performance of arithmetic units, including adders and multipliers, is pivotal. Conventional numerical systems often fall short of meeting the efficiency requirements of these applications concerning area, time, and power consumption. Innovative approaches like residue number systems (RNS) and redundant number systems have been introduced to surmount this challenge, markedly elevating computational efficiency. This paper examines from multiple perspectives how the fusion of redundant number systems with RNS (termed R-RNS) can diminish latency and enhance circuit implementation, yielding substantial benefits in practical scenarios. We conduct a comparative analysis of four systems - RNS, redundant number system, Binary Number System (BNS), and Signed-Digit Redundant Residue Number System (SD-RNS)-and appraise SD-RNS through an advanced Deep Neural Network (DNN) utilizing the CIFAR-10 dataset. Our findings are encouraging, demonstrating that SD-RNS attains computational speedups of 1.27 times and 2.25 times over RNS and BNS, respectively, and reduces energy consumption by 60% compared to BNS during sequential addition and multiplication tasks.
• Abstract（参考訳）: デジタル信号処理、暗号化、ニューラルネットワークなどの計算集約領域では、加算器や乗算器を含む算術単位の性能が重要である。 従来の数値システムは、地域、時間、電力消費に関するこれらの応用の効率要件を満たしていないことが多い。 残基数システム(RNS)や冗長数システムのような革新的アプローチが、この課題を克服するために導入され、計算効率が著しく向上した。 本稿では, RNS (Termed R-RNS) と冗長数系の融合が遅延を低減し, 回路実装を向上し, 実用シナリオにおいて大きなメリットをもたらすか, 複数の視点から検討する。 CIFAR-10データセットを用いて,RSS,冗長数システム,BNS,SD-RNS(Signed-Digit Redundant Residue Number System)とSD-RNS(Signed-Digit Redundant Residue Number System)の4つのシステムの比較分析を行った。 SD-RNS は RNS と BNS でそれぞれ 1.27 倍, 2.25 倍の高速化を実現し, 逐次加算および乗算作業において BNS と比較してエネルギー消費量を60% 削減できることを示した。

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