SimBU: 비선형 함수에 대한 자기 유사성 기반 하이브리드 이진-단항 계산

단항 계산은 풀리지 않은 온도계 숫자 인코딩을 사용하여 임의의 비선형 함수를 구현하는 비교적 새로운 방법으로, 훨씬 낮은 하드웨어 비용을 가능하게 합니다. 원래 형태의 단항 계산은 정확도와 하드웨어 비용 간의 트레이드오프를 제공하지 않습니다. 본 연구에서는 이전 하이브리드 이진-단항 작업을 최적화하고 제어된 근사 수준을 도입하여 정확도와 하드웨어 비용 간의 트레이드오프를 제공하는 새로운 자기 유사성 기반 방법을 제안합니다. 함수의 서로 다른 부분 간의 자기 유사성을 찾는 것은 매우 작은 핵심 고유 하위 함수 집합을 구현하고 이 핵심으로부터 간단한 선형 변환을 사용하여 나머지 하위 함수들을 도출할 수 있게 합니다. 우리는 Log, Exp, Sigmoid, GELU, Sin, Sqr 등 여러 8-12비트 비선형 함수에서 이전 작업인 FloPoCo-LUT(룩업 테이블), HBU(하이브리드 이진-단항) 및 FloPoCo-PPA(조각다항 근사)와 비교합니다. 이 함수들은 신경망 및 이미지 처리 응용 프로그램에서 자주 사용됩니다. 우리의 방법의 영역 × 지연 하드웨어 비용은 정확한 구현 및 근사 구현 모두에서 평균 32%-60% 더 나은 결과를 보입니다. 또한 우리는 다변수 비선형 함수로 우리의 방법을 확장하고 이전 작업에 대해 평균 78%-92%의 향상을 보여줍니다.