뉴럴 프로세싱을 위한 Radix-4와 Factored Radix-8기반 Modified Booth 곱셈기 설계 및 비교 (Design and Comparison of Radix-4 and Factored Radix-8Modified Booth Multiplier for Neural Processing)

서지정보

· 발행기관 : 대한전자공학회
· 수록지 정보 : 전자공학회논문지 / 57권 / 12호 / 81 ~ 89페이지
· 저자명 : 홍태양, 정재용

초록

행렬 곱셈 연산을 고속으로 수행할 수 있는 머신러닝 가속기에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 최근에 제안된 Factored Radix-8 부스 곱셈기와 일반적인 Radix-4 부스 곱셈기를 로직 수준에 중점을 두어 비교 분석한다. 우리는 실험을 통해 비트길이에 따라 성능 향상 정도 및 요인이 달라질 수 있음을 확인하였다. Factored Radix-8 곱셈기의 부스 레코딩 알고리즘에서는 Radix-4 곱셈기보다 최상위비트(MSB)의 복제를 대부분의 비트길이에서 요구하게 되며 이는 특정 비트길이에서 같은 레벨의 트리 구조 곱셈기로 구성될 가능성을 가지게 된다. 그럼에도 불구하고 Factored Radix-8 부스 곱셈기는 일반적인 Radix-4 부스 곱셈기와 비교 하였을 때 면적, 지연시간, ADP에 대한 성능은 각각 10%, 14%, 23% 값만큼 성능 향상을 확인할 수 있었으며 이를 통해 팩터링 기법과 함께 곱셈기 수준에서의 영향도 성능 향상의 요인이 될 수 있음을 보여준다.

영어초록

There are many studies on a machine learning accelerator that can process high speed matrix multiplication operations. In this paper, We compare and analyze the recently proposed Factored Radix-8 booth multiplier and conventional Radix-4 booth multiplier focusing on the logic level. Through experiments, we found that the degree and the main cause of performance improvement may vary depending on the different word-lengths. In the booth recording algorithm of Factored Radix-8 multiplier, the most significant bit (MSB) is required to be duplicated at all most word-lengths than Radix-4 multiplier, and has the possibility to consist a multiplier with the same tree level at a specific word-length. Nevertheless, The proposed Factored Radix-8 booth multiplier improves area, delay, ADP up to 10%, 14%, and 23%, respectively, for different word-lengths when compared with the conventional Radix-4 booth multiplier. This shows that the effect at the multiplier level as well as the factoring method can be the main cause of performance improvement.

참고자료

· 없음