面向高精度随机计算单元的加法运算电路与MAX运算电路设计

摘要

随机计算(Stochastic Computing,SC)是一种以概率编码数值的新型技术,可以有效减小电路功耗和面积,但其所固有的随机特性会导致计算精度损失,从而限制了其应用范围.为提高随机计算的准确性,提出了基于误差补偿原理的高精度随机计算加法运算单元,设计了一种计算随机序列最大值的SC-MAX单元.仿真结果显示:与同类设计相比,两种计算单元的计算精度明显提高,其中同等SC序列长度下加法单元的相对误差降低了80%以上,SC-MAX计算单元的相对误差减小了90%,且LUT与FF开销减小了10%以上.将两种计算单元运用于神经网络,在MNIST及CIFAR10数据集上的推理结果显示:精度损失跟浮点数相比分别可低至0.04%和0.86%.