LHAM：一种低成本、高精度的近似乘法器，适用于基于FPGA的计算

《ACM Transactions on Reconfigurable Technology and Systems》：LHAM: Low-Cost and High-Accuracy Approximate Multiplier for FPGA-Based Computing

降低FPGA近似乘法器资源消耗与误差的设计方法，优化carry传播与生成表达式，结合逻辑融合近似策略实现多精度配置，实验表明8×8乘法器LUT减少50.7%，延迟降低21.7%，功耗减少20.6%且效率最优

　　

摘要

人工智能的快速发展对智能设备的性能提出了更高的要求，需要开发出资源使用率和功耗更低的新计算单元。近似乘法器（AMs）通过牺牲计算精度来降低资源消耗和功耗，因此在图像处理和深度神经网络等领域得到了广泛应用。在本文中，我们提出了一种针对现场可编程门阵列（FPGAs）的低成本、高性能近似乘法器（LHAM）设计方法。我们对基于FPGA的阵列前置加法器（CLA）的进位传播和进位生成表达式进行了优化，有效减少了因丢弃进位生成信息而产生的误差。结合这些表达式和基于逻辑融合的近似策略，我们设计了既能保证精度又能实现近似计算的加法器。这些加法器可以在乘法器的部分积累积阶段进行选择性配置，从而在计算精度和硬件资源利用率之间实现可调的平衡。最后，我们将AM设计空间建模为一个0-1背包问题，以便在不同精度和面积要求下高效生成优化设计。实验结果表明，与Xilinx的精确乘法器IP核心相比，所提出的LHAM在$8\times 8$乘法运算中，分别减少了LUT的使用量、延迟和功耗50.7%、21.7%和20.6%。与现有的近似乘法器相比，LHAM使用的LUT数量最少，并且在精度和面积之间实现了最佳的平衡。所提出的LHAM还应用于两个实际案例中，证明了其效率和有效性。