Exploring Approximate Comparator Circuits in the Energy Efficient Design of Decision Trees

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Pedro Henrique Aquino
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/243369
Resumo: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Ciências da Computação.
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spelling Exploring Approximate Comparator Circuits in the Energy Efficient Design of Decision Treescomputação aproximadaárvores de decisãocircuitos comparadoresTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Ciências da Computação.A Computação Aproximada aplicada ao projeto de circuitos digitais consiste em descrever circuitos que eventualmente tenham resultados inexatos ou imprecisos, de modo a obter arquiteturas mais eficientes em área, atraso ou dissipação de potência. Diversos trabalhos recentes evidenciam os resultados desta técnica em circuitos aritméticos, principalmente somadores e multiplicadores. Contudo, ainda existe uma lacuna no estudo de técnicas voltadas para circuitos de comparação, os quais são amplamente utilizados por uma gama de aplicações. Este trabalho investiga o uso de aproximação em comparadores em nível de circuito visando eficiência energética, e sua aplicação em modelos de aprendizado de máquina baseados em Árvores de Decisão (DT). A aproximação é inserida tanto em circuitos dedicados (AxDC), como em comparadores baseados em full adders (FA), de modo a minimizar a dissipação de potência do circuito. Foram propostas duas arquiteturas dedicadas com aproximação em nível de portas lógicas, denominadas AxDC1 e AxDC2. Estas arquiteturas exploram 25% ou 50% de aproximação dos bits menos significativos respectivamente, por meio das técnicas de truncamento e cópia. Para as versões baseadas em FA, foi utilizado um comparador ripple carry com 100% de blocos aproximados, por meio de três FAs aproximados retirados da literatura (SMA, AMA1 e AMA2). Versões de 8 bits dos circuitos foram descritos em tecnologia FinFET de 7 nm, e avaliados contra um comparador exato de referência, utilizando-se de simulações elétricas. O impacto da aproximação foi avaliado na caracterização elétrica e no estudo do erro dos comparadores. Posteriormente, o efeito de se utilizar a aproximação como teste de atributo em DTs foi estudado, empregando o algoritmo C5.0 e 5 datasets do UCI Machine Learning Repository. Os resultados experimentais obtidos para cada aproximação de comparador sugerem que o AxDC1 é o melhor candidato ao uso em uma implementação em hardware de DTs, uma vez que tem um impacto mínimo na acurácia, de somente 0.12% em média, enquanto traz uma redução de consumo energético de 28% na média em relação ao comparador exato de referência. O AxDC2, por conta de sua aproximação mais agressiva, obteve resultados insatisfatórios na acurácia, com piora de 65% em média, em relação ao comparador de referência, ao passo que não houve melhoras na eficiência energética devido ao maior número de operações realizadas na classificação com este comparador. Por fim,a versão de comparador baseado no AMA1 também apresentou resultados promissores, obtendo o maior ganho em eficiência energética, apesar da queda de acurácia na classificação.Florianópolis, SC.Meinhardt, CristinaGrellert, MateusUniversidade Federal de Santa Catarina.Silva, Pedro Henrique Aquino2022-12-21T23:36:35Z2022-12-21T23:36:35Z2022-12-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis79application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/243369Open Access.info:eu-repo/semantics/openAccessengreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2022-12-21T23:36:36Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/243369Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732022-12-21T23:36:36Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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