Design of an imprecise multiplier using 0.7V driven FinFET device for ultra-low power AI systems

본 논문은 초저전력 인공지능 시스템을 위한 0.7V 구동 7nm FinFET 소자를 활용한 4:2 근사 압축기 기반 부정확한 곱셈기를 설계하였다. 회로 시뮬레이션 결과, 제안된 곱셈기는 기존의 정확한 4:2 압축기를 사용한 곱셈기에 비해 지연에서 62.4%, 전력 소비에서 60.8%, 전력-지연 곱에서 90.3%의 개선을 보여준다. 제안된 부정확한 곱셈기를 사용해 여러 이미지간의 곱셈을 수행하였으며, 그 결과 제안된 곱셈기는 합리적인 오차와 함께 32.8dB의 Peak signal-to-noise ratio (PSNR) 및 0.9552의 Structural similarity index (SSIM)를 나타내었다. 이러한 값은 회로 및 시스템 수준 성능 간의 합리적인 균형을 고려했을 때 충분히 높은 수치이다. 본 연구는 제안된 곱셈기가 인공지능 이미지 처리와 같은 응용 분야에서 계산 정확도를 유지하며 전력 소모를 줄이는데 효과적임을 확인했다.

Authors

Publication Details

Journal
Journal of Korean institute of intelligent systems
Published
2024-12-31
DOI
https://doi.org/10.5391/jkiis.2024.34.6.543
Primary Topic
Advancements in Semiconductor Devices and Circuit Design
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
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Design of an imprecise multiplier using 0.7V driven FinFET device for ultra-low power AI systems

Beom-Jun Kim, Hanjung Song
Journal of Korean institute of intelligent systems
Advancements in Semiconductor Devices and Circuit Design
article

Design of an imprecise multiplier using 0.7V driven FinFET device for ultra-low power AI systems

Beom-Jun Kim, Hanjung Song
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Abstract

본 논문은 초저전력 인공지능 시스템을 위한 0.7V 구동 7nm FinFET 소자를 활용한 4:2 근사 압축기 기반 부정확한 곱셈기를 설계하였다. 회로 시뮬레이션 결과, 제안된 곱셈기는 기존의 정확한 4:2 압축기를 사용한 곱셈기에 비해 지연에서 62.4%, 전력 소비에서 60.8%, 전력-지연 곱에서 90.3%의 개선을 보여준다. 제안된 부정확한 곱셈기를 사용해 여러 이미지간의 곱셈을 수행하였으며, 그 결과 제안된 곱셈기는 합리적인 오차와 함께 32.8dB의 Peak signal-to-noise ratio (PSNR) 및 0.9552의 Structural similarity index (SSIM)를 나타내었다. 이러한 값은 회로 및 시스템 수준 성능 간의 합리적인 균형을 고려했을 때 충분히 높은 수치이다. 본 연구는 제안된 곱셈기가 인공지능 이미지 처리와 같은 응용 분야에서 계산 정확도를 유지하며 전력 소모를 줄이는데 효과적임을 확인했다.

Journal of Korean institute of intelligent systemsVol. 34(6)
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