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1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1) f/ Z5 ?% j8 E/ a
1.1 Objectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 y1 w# J, F- {5 {, V) W, g
1.2 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
3 L! x4 A7 o) M' w, ]2 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5* R H/ E. a& l' \7 h* {
2.1 Digital Design for DSP Engineers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 c' A u: O; e) i+ K( L% p
2.1.1 Microprocessors vs. Digital Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
& f1 A: _0 q# }3 p0 A" y! c+ `2.1.2 The Field-Programmable Gate Array . . . . . . . . . . . . . . . . 60 @' _0 @; S- T' q/ N0 S; y' B- z1 ?
2.1.3 Arithmetic on FPGAs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7' a* q, N+ V7 {8 C3 o% e/ `
2.2 DSP for Digital Designers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
. h+ u, B# }4 I7 b$ z3 a: g2.3 Computation Graphs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
, J4 l4 W* x( h4 ?3 B$ z2.4 The Multiple Word-Length Paradigm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
, }1 ?2 X& [8 _8 K( ^' _2.5 Summary. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 Z4 ]" y h x+ y: ^
3 Peak Value Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 C/ a& ?5 _. t6 b9 R/ s: L$ s, n
3.1 Analytic Peak Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
8 d( p# E9 ]. Z1 g, M. n/ T3.1.1 Linear Time-Invariant Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1 g \5 i9 z. ^2 ]3.1.2 Data-range Propagation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
: o0 [$ R) N" V" d' \* p! \3.2 Simulation-based Peak Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
) c' ^. O$ E1 U: w3.3 Hybrid Techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250 l$ g% p5 f4 ] g- p$ }
3.4 Summary. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25+ X9 r/ I% C' m3 _. ^/ p% W' o3 I
4 Word-Length Optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
9 I# s4 C( V: h: ^+ [- ~" Q4.1 Error Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27# Y- W+ D5 L* }, |/ V9 g& n) w
4.1.1 Word-Length Propagation and Conditioning . . . . . . . . . . 29
) N0 |& R: g a( O( Z. W4.1.2 Linear Time-Invariant Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32( g- y# K/ u8 z
4.1.3 Extending to Nonlinear Systems. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
% B7 l4 _: Z" s8 | w4.2 Area Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42- g- M$ ^7 M' @: q4 c7 ]: p7 i+ L
4.3 Problem Definition and Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
' w3 Y3 Z9 J; g4.3.1 Convexity and Monotonicity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
0 t. a- U) s5 Y2 X' T2 [0 i4.4 Optimization Strategy 1: Heuristic Search . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 |
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发表于 2016-12-1 14:56
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