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AdAM：适应性容错近似乘法器用于边缘 DNN 加速器
原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本研究提出了一种优化近似乘法器的方法，通过操作数分布最小化平均误差。该方法在深度神经网络中提高了精度，减少了面积和电功率消耗，同时降低了延迟。与精确乘法器相比，面积和功耗显著减少，精度损失可忽略不计。
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关键要点
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本研究提出了一种优化近似乘法器的方法，通过操作数分布最小化平均误差。
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该方法在深度神经网络中提高了精度，达到比已有最佳近似乘法器高达50.24%的精度。
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面积减少15.76%，电功率消耗减少25.05%，延迟减少3.50%。
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与精确乘法器相比，面积减少44.94%，电功率消耗减少47.63%，延迟减少16.78%，精度损失可忽略不计。
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在测试的DNN加速模块中，乘法器面积比原始模块小18.70%，电功率消耗少9.99%。
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延伸问答
AdAM方法如何优化近似乘法器的性能？
AdAM方法通过操作数分布最小化平均误差，从而提高了深度神经网络的精度和性能。
使用AdAM方法后，乘法器的面积和功耗减少了多少？
使用AdAM方法后，乘法器的面积减少了44.94%，电功率消耗减少了47.63%。
AdAM方法在精度上相比于已有的最佳近似乘法器提高了多少？
AdAM方法在精度上提高了高达50.24%。
AdAM方法对深度神经网络的延迟影响如何？
AdAM方法使得延迟减少了3.50%。
与精确乘法器相比，AdAM方法的精度损失如何？
与精确乘法器相比，AdAM方法的精度损失可以忽略不计。
在DNN加速模块中，AdAM方法的乘法器面积减少了多少？
在DNN加速模块中，AdAM方法的乘法器面积比原始模块小18.70%。
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