Application-Specific Arithmetic : Computing Just Right for the Reconfigurable Computer and the Dark Silicon Era

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Application-Specific Arithmetic : Computing Just Right for the Reconfigurable Computer and the Dark Silicon Era

de Dinechin, Florent/ Kumm, Martin

ウェブストア価格 ¥26,903（本体¥24,458）
Springer International Publishing AG（2025/03発売）
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 804 p.
言語 ENG
商品コード 9783031428104

Full Description

Written by two experts of the domain, this book presents the most recent advances in computer arithmetic hardware, with a focus on application-specific arithmetic beyond the classic operators and the standard precisions. It targets silicon designers who have to do better with less in the post-Moore era, and FPGA developers who want to exploit the full possibilities of reconfigurable computing platforms.

Chapter 1 Introduction.- Chapter 2 Number Formats.- Chapter 3 Computing Just Right: Accuracy Specification and Error Analysis.- Chapter 4 Field Programmable Gate Arrays.- Part 1 Revisiting Classic Arithmetic.- Chapter 5 Fixed-Point Addition.- Chapter 6 Fixed-Point Comparison.- Chapter 7 Sums of Weighted Bits.- Chapter 8 Fixed-Point Multiplication.- Chapter 9 Fixed-Point Division.- Chapter 10 Shifters and Leading Bit Counters.- Chapter 11 Basic Floating-Point Operators.- Part 2 Operator Specialization.- Chapter 12 Multiplication by Constants.- Chapter 13 Division by Constants.- Chapter 14 Fixed-Point Squares, Cubes, and Other Integer Powers.- Chapter 15 Specialization and Fusion of Floating-Point Operators.- Part 3 Generic Methods for Fixed-Point Function Approximation.- Chapter 16 Generalities on Fixed-Point Function Approximation.- Chapter 17 Function Evaluation Using Tables and Additions.- Chapter 18 Polynomial-Based Architectures for Function Evaluation.- Chapter 19 Digit Recurrence for Algebraic Functions.- Part 4 Example Composite Operators.- Chapter 20 Fixed-Point Sine and Cosine.- Chapter 21 Floating-Point Accumulation and Sum-of-Products.- Chapter 22 Floating-Point Exponential.- Part 5 Application Domains.- Chapter 23 Arithmetic in The Design of Linear Time-Invariant Filters.- Chapter 24 Arithmetic for Deep Learning.- Part 6 Appendix.- Chapter 25 Appendix A Custom Arithmetic Datapath Design with FloPoCo.- Chapter 26 Appendix B Optimization Using Integer Linear Programming.