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1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 o7 d5 e/ D4 Q6 U
1.1 Objectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1) L& ?% I" t+ P" z: M
1.2 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 S) B6 S3 n% e! [6 q$ u z3 f
2 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5) Q% r# j9 J3 \/ i6 f
2.1 Digital Design for DSP Engineers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
) C/ ^8 c1 {4 i: m }& ~) p2.1.1 Microprocessors vs. Digital Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 A* R( o2 H- Y3 m) P2 q
2.1.2 The Field-Programmable Gate Array . . . . . . . . . . . . . . . . 6
! g6 o. y X. n8 ]4 A" Z2.1.3 Arithmetic on FPGAs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
4 w+ _% ~! y9 W$ U& [2.2 DSP for Digital Designers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8* s$ T* Y" K: a* g j, g, b! |5 h
2.3 Computation Graphs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 Q# i$ H; X# k5 \8 ^0 n& m, Z
2.4 The Multiple Word-Length Paradigm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 C% A4 B9 j8 J, J7 I
2.5 Summary. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
% J7 v5 v2 I# e" G$ K3 Peak Value Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 { B, k; C) K' s( L& h
3.1 Analytic Peak Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15& ]8 D9 F9 w6 j0 S a
3.1.1 Linear Time-Invariant Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16! s5 y, y6 R3 @) t# e
3.1.2 Data-range Propagation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
: p- Y' {# L& }0 n: _) ^* S3.2 Simulation-based Peak Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 W$ R9 p' ~3 I5 Z1 z/ {
3.3 Hybrid Techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
6 i) Y' F1 a! O, C3.4 Summary. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25+ ]9 T- Q5 @3 B6 E
4 Word-Length Optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 278 \& \0 a F1 f7 a* Q, Y
4.1 Error Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
# t" \' D) s5 N) [' b2 r- ]: c; N4.1.1 Word-Length Propagation and Conditioning . . . . . . . . . . 29( y) j3 w; G/ i1 H- [. c/ V
4.1.2 Linear Time-Invariant Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
$ S" j$ k. c: t9 c; p4.1.3 Extending to Nonlinear Systems. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 382 i$ }8 X" \4 w
4.2 Area Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
7 W) ^) k# b* l0 N9 b% V4.3 Problem Definition and Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
& d% [7 P( B% \4.3.1 Convexity and Monotonicity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
8 f$ }- A; M: r* e0 U1 r" N" w4.4 Optimization Strategy 1: Heuristic Search . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 |
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发表于 2016-12-1 14:56
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