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1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
7 x, |5 C% K8 q& r1.1 Objectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
. V5 r" d, V, @3 `1.2 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2' ]7 K& E2 p1 W- r1 h9 m* _
2 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5: z2 D `: @& k0 O4 v8 y
2.1 Digital Design for DSP Engineers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
7 j7 {7 S h+ w2.1.1 Microprocessors vs. Digital Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 {/ P6 d: o' L# q$ E+ d9 b$ b
2.1.2 The Field-Programmable Gate Array . . . . . . . . . . . . . . . . 6
7 C) Z y8 x' Z6 a+ D6 Z% r) \7 _2.1.3 Arithmetic on FPGAs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7* R2 ?9 b5 i+ j8 v! L
2.2 DSP for Digital Designers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
0 d8 M0 T$ P9 n! U2.3 Computation Graphs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
; b1 Z* F( b7 b; x4 h2.4 The Multiple Word-Length Paradigm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 ]+ p2 K$ r. ]* m
2.5 Summary. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 X: y4 D: ]+ Z+ P" L8 Z
3 Peak Value Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15% ]8 s1 }- ~ M, t3 u2 \. `# j1 i& l
3.1 Analytic Peak Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 T7 d( R3 M4 R- r
3.1.1 Linear Time-Invariant Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1 x9 w- T7 @" x6 ^2 z. l, J8 A3.1.2 Data-range Propagation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
; g5 u2 ]9 P8 H1 F3 ^9 W4 I3.2 Simulation-based Peak Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
0 C% {: N1 Q3 ?7 F3.3 Hybrid Techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
) x4 B) b2 X4 N3.4 Summary. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
8 X5 r2 m0 l" w4 Word-Length Optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
6 Y4 E: \. }8 u) u5 m9 S4.1 Error Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
' D: c) E: N0 F# F4.1.1 Word-Length Propagation and Conditioning . . . . . . . . . . 29& m; ?" y& f5 A
4.1.2 Linear Time-Invariant Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32' H/ g1 d9 \7 P0 l/ y: j, o
4.1.3 Extending to Nonlinear Systems. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
! `+ ^+ Q0 b! n9 n& V0 ?1 V* P4.2 Area Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 421 Z4 @" g _& w$ k
4.3 Problem Definition and Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 455 F: u: Q+ N( N4 T ?. S' }' g" N
4.3.1 Convexity and Monotonicity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45- {& x$ ~7 a Q1 C- I1 J6 D' s- s8 E
4.4 Optimization Strategy 1: Heuristic Search . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 |
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发表于 2016-12-1 14:56
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