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Resource-Optimized Time-Multiplexed Constant Multiplication via Adjacency Matrix Modeling
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PRE
AI
DOI：10.1109/TCAD.2025.3632193.png)
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摘要
En 中文
本文提出了一种基于邻接矩阵建模的新型时分复用常量乘法框架TmCM-AM。TmCM-AM框架为数字信号处理应用提供了一种通用的、高效的途径，相比传统方法，它使用更少的资源并具有更大的适应性。通过将加法器图转换为邻接矩阵并使用优化算法，所提出的框架在很大程度上减少了所需加法器和多路复用器的数量。特别地，提出了基于加法器图性质的邻接矩阵的三个数学性质。同时，利用邻接矩阵详细建模时分复用加法器图，通过矩阵计算实现硬件架构分析。最后，使用启发式算法从计算得到的矩阵中生成最佳可能解。通过FPGA和ASIC实现的实验验证进一步证实了TmCM-AM的可行性，展示了在面积、功耗以及随机数据和各类实际系数集下的延迟指标上均实现了巨大降低。
Keyword:
Digital signal processing
multiplexer reduction
resource minimization
time-multiplexed constant multiplication
期刊
I
IF:
2.9
论文数:
606
被引数:
9.6K
机构
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