時間的算術によるエネルギー効率の良い畳み込み

畳み込みは、画像処理、物体検出、神経ネットワークなど、多くのアプリケーションの中心となる重要な操作です。データ移動と調整操作は、一般用途のアーキテクチャにおいて最適化の重要な領域であり続けている一方、センサー操作と融合した計算においては、基礎となる乗算-累積（MAC）操作が電力消費を支配しています。非伝統的なデータエンコーディングは、この算術のエネルギー消費を削減することが示されており、精度の低い浮動小数点から完全に確率的な操作までの選択肢がありますが、これらのアプローチはすべて、各ピクセルに対して完全なアナログ-デジタル変換（ADC）がすでに行われたという前提から始まります。アナログ-タイムコンバータはより少ないエネルギーを使用することが示されていますが、単純な最小、最大、遅延操作を超えて時間的にエンコードされた信号を算術的に操作することはこれまで不可能でした。つまり、畳み込みのような操作は手の届かないものでした。本論文では、時間的にエンコードされた信号の算術的操作が可能であり、実装が実用的で、非常にエネルギー効率が良いことを示します。