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Synthesis of certified programs in fixed-point arithmetic, and its application to linear algebra basic blocks : and its application to linear algebra basic blocks

Najahi, Mohamed amine 10 December 2014 (has links)
Pour réduire les coûts des systèmes embarqués, ces derniers sont livrés avec des micro-processeurs peu puissants. Ces processeurs sont dédiés à l'exécution de tâches calculatoires dont certaines, comme la transformée de Fourier rapide, peuvent s'avérer exigeantes en termes de ressources de calcul. Afin que les implémentations de ces algorithmes soient efficaces, les programmeurs utilisent l'arithmétique à virgule fixe qui est plus adaptée aux processeurs dépourvus d'unité flottante. Cependant, ils se retrouvent confrontés à deux difficultés: D'abord, coder en virgule fixe est fastidieux et exige que le programmeur gère tous les détails arithmétiques. Ensuite, et en raison de la faible dynamique des nombres à virgule fixe par rapport aux nombres flottants, les calculs en fixe sont souvent perçus comme intrinsèquement peu précis. La première partie de cette thèse propose une méthodologie pour dépasser ces deux limitations. Elle montre comment concevoir et mettre en œuvre des outils pour générer automatiquement des programmes en virgule fixe. Ensuite, afin de rassurer l'utilisateur quant à la qualité numérique des codes synthétisés, des certificats sont générés qui fournissent des bornes sur les erreurs d'arrondi. La deuxième partie de cette thèse est dédiée à l'étude des compromis lors de la génération de programmes en virgule fixe pour les briques d'algèbre linéaire. Des données expérimentales y sont fournies sur la synthèse de code pour la multiplication et l'inversion matricielles. / To be cost effective, embedded systems are shipped with low-end micro-processors. These processors are dedicated to one or few tasks that are highly demanding on computational resources. Examples of widely deployed tasks include the fast Fourier transform, convolutions, and digital filters. For these tasks to run efficiently, embedded systems programmers favor fixed-point arithmetic over the standardized and costly floating-point arithmetic. However, they are faced with two difficulties: First, writing fixed-point codes is tedious and requires that the programmer must be in charge of every arithmetical detail. Second, because of the low dynamic range of fixed-point numbers compared to floating-point numbers, there is a persistent belief that fixed-point computations are inherently inaccurate. The first part of this thesis addresses these two limitations as follows: It shows how to design and implement tools to automatically synthesize fixed-point programs. Next, to strengthen the user's confidence in the synthesized codes, analytic methods are suggested to generate certificates. These certificates can be checked using a formal verification tool, and assert that the rounding errors of the generated codes are indeed below a given threshold. The second part of the thesis is a study of the trade-offs involved when generating fixed-point code for linear algebra basic blocks. It gives experimental data on fixed-point synthesis for matrix multiplication and matrix inversion through Cholesky decomposition.
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Methods to evaluate accuracy-energy trade-off in operator-level approximate computing / Méthodes d'évaluation du compromis précision-énergie pour le calcul approximatif niveau opérateur

Barrois, Benjamin 11 December 2017 (has links)
Les limites physiques des circuits à base de silicium étant en passe d'être atteintes, de nouveaux moyens doivent être trouvés pour outrepasser la fin de la loi de Moore. Beaucoup d'applications peuvent tolérer des approximations dans leurs calculs à différents niveaux, sans dégrader la qualité de leur sortie, ou en la dégradant de manière acceptable. Cette thèse se concentre sur les architectures arithmétiques approximatives afin de saisir cette opportunité. Tout d'abord, une étude critique de l'état de l'art des additionneurs et multiplieurs approximatifs est présentée. Ensuite, un modèle de propagation d'erreur virgule-fixe mettant en œuvre la densité spectrale de puissance est proposée, suivi d'un modèle de propagation du taux d'erreur binaire positionnel des opérateurs approximatifs. Les opérateurs approximatifs sont ensuite utilisés pour la reproduction des effets de la VOS dans les opérateurs arithmétiques exacts. Grâce à notre outil de travail open-source ApxPerf et ses bibliothèques synthétisables C++ apx_fixed pour les opérateurs approximatifs et ct_float pour l'arithmétique flottante basse consommation, deux études consécutives sont proposées, basées sur des applications de traitement du signal complexes. Tout d'abord, les opérateurs approximatifs sont comparés à l'arithmétique virgule-fixe, et la supériorité de la virgule-fixe est soulignée. Enfin, la virgule fixe est comparée aux petits flottants dans des conditions équivalentes. En fonction des conditions applicatives, la virgule-flottante montre une compétitivité inattendue face à la virgule-fixe. Les résultats et discussions de cette thèse donnent un regard nouveau sur l'arithmétique approximative et suggère de nouvelles directions pour le futur des architectures efficaces en énergie. / The physical limits being reached in silicon-based computing, new ways have to be found to overcome the predicted end of Moore's law. Many applications can tolerate approximations in their computations at several levels without degrading the quality of their output, or degrading it in an acceptable way. This thesis focuses on approximate arithmetic architectures to seize this opportunity. Firstly, a critical study of state-of-the-art approximate adders and multipliers is presented. Then, a model for fixed-point error propagation leveraging power spectral density is proposed, followed by a model for bitwise-error rate propagation of approximate operators. Approximate operators are then used for the reproduction of voltage over-scaling effects in exact arithmetic operators. Leveraging our open-source framework ApxPerf and its synthesizable template-based C++ libraries apx_fixed for approximate operators, and ct_float for low-power floating-point arithmetic, two consecutive studies are proposed leveraging complex signal processing applications. Firstly, approximate operators are compared to fixed-point arithmetic, and the superiority of fixed-point is highlighted. Secondly, fixed-point is compared to small-width floating-point in equivalent conditions. Depending on the applicative conditions, floating-point shows an unexpected competitiveness compared to fixed-point. The results and discussions of this thesis give a fresh look on approximate arithmetic and suggest new directions for the future of energy-efficient architectures.

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