עיצוב מכפילים מקורבים בקצב גבוה ובצריכת אנרגיה נמוכה באמצעות מדחסים 4 ל‑2 במצב זרם מבוססי טכנולוגיית CNTFET

תמונות חדות יותר עם צריכת אנרגיה נמוכה יותר

בכל פעם שהטלפון מצלם תמונה, משדר וידאו או מריץ מסנן בינה מלאכותית, הוא מבצע מיליוני כפלונים קטנים. חישוב מדויק של כל הפעולות האלה צורך אנרגיה ומאט את המערכת, אך לעתים קרובות העין האנושית אינה מבחינה בשגיאות מספריות קטנות. מאמר זה מראה כיצד «להרשות» במכוון חלק מהחישובים באמצעות סוג חדש של מעגלים — וכך לצמצם צריכת כוח ועיכוב תוך שמירה על תוצאה חזותית שאינה ניתנת להבחנה מהתוצאה המדויקת.

מדוע מתמטיקה לא מושלמת עדיין יכולה להיראות מושלמת

יישומים מודרניים רבים — כגון עיבוד תמונה, וידאו ולמידת מכונה — סובלניים מטבעם לשגיאות קטנות. שינוי קל בהירות של פיקסל בודד או סטייה זניחה בתגובה של פילטר בדרך כלל בלתי נראים לעין. המחברים מנצלים זאת על‑ידי שימוש במכפילים מקורבים: מעגלים שמחליפים מעט דיוק אריתמטי בחיסכון משמעותי בצריכת חשמל, בשטח השבב ובמהירות. הם מתמקדים במכפילים בגודל 8×8, מרכיב שכיח בעיבוד אותות דיגיטלי, ומעריכים לא רק שגיאה מספרית אלא גם כיצד הקירובים משפיעים על איכות התמונה הסופית באמצעות מדדים סטנדרטיים כמו יחס שיא‑ל‑רעש (PSNR) וסימילאריות מבנית ממוצעת (MSSIM).

יחידת בניין חדשה למכפילים מהירים

בלב העיצוב עומד רכיב בשם מדחס 4:2, שמצמצם ארבע ביטי כניסה וביט נשיאה לביצוע לשני פלטים, «סכום» ו«נשיאה». מדחסים מסורתיים משתמשים בתעלות CMOS במצב מתח או בתעלות FinFET, שקשה יותר להקטין לאורך אופקי בקמטים קטנים מאוד. עבודה זו משלבת במקום זאת לוגיקה במצב זרם עם טרנזיסטורי שדה מבוססי ננו‑צינורות פחמן בקוטר 7 ננומטר (CNTFETs). על‑ידי ייצוג המידע כזרמים במקום רק כמתח, המעגלים יכולים לסכום זרמים ישירות ללא לוגיקת זיהוי סף כבדה. ל‑CNTFETs, שניתן לכוונן את מתח הסף שלהן על‑ידי שינוי קוטר הננו‑צינור, מאפשרות לבנות שערי רוב, XOR ושערים בסיסיים נוספים עם מעט טרנזיסטורים, שוליים רעש גבוהים וצריכה אנרגטית נמוכה לכל פעולה.

שש וריאציות של מדחסים "טובים מספיק"

המחברים מציעים שישה עיצובים חדשים של מדחסי 4:2. ארבעה מהם הם מדחסים מקורבים במצב יחיד, שכל אחד בוחן דרך שונה לפשט את הלוגיקה הפנימית ולהפחית צריכת כוח, עיכוב או שגיאה. שניים נוספים הם מדחסים בעלי שתי פונקציות שיכולים לעבור בין התנהגות מדויקת למקורבת באמצעות ניתוק צריכה (power gating), כך שרק חלק מהמעגל פעיל בכל רגע. בין האפשרויות האלו הם מודדים בקפידה מרחק שגיאה (כמה הפלט יכול לסטות מהאידאלי), כמה פעמים הפלטים נשארים מדויקים ועד כמה המעגלים עמידים לשינויים בתהליך, במתח ובטמפרטורה. הודות לגישת מצב הזרם של CNTFET, המדחסים החדשים רגישים פחות לשינויים אלה ב‑30–50% בהשוואה לעיצובים מתחרים ב‑CMOS או FinFET, תוך צריכה של כ‑12–25 מיקרו‑וואט ועיכובים פנימיים תת‑ננו‑שניים.

שני עיצובים של מכפילים לתמונות ולבינה מלאכותית

באמצעות אותם מדחסים, הצוות בונה שני מכפלי דאדה 8×8. הסוג הראשון משתמש במדחסים מקורבים בכל עמודה, כדי למקסם את חיסכון האנרגיה. הסוג השני נוקט בגישה בררנית יותר: הוא מוותר לחלוטין על ארבעת העמודות הפלטיות הפחות משמעותיות (טרונקציה), משתמש במדחסים מקורבים בעמודות האמצע ושומר על מדחסים מדויקים בעמודות המשמעותיות ביותר שבהן שגיאות יהיו בולטות חזותית. סימולציות ב‑HSPICE ו‑MATLAB מראות שעבור הקונפיגורציה הטובה ביותר הצריכה יורדת לכ‑0.52 mW, ההשהיה ל‑1.88 ns ומכפלת כוח‑עיכוב ל‑0.97 pJ — שיפורים משמעותיים לעומת מכפילים מקורבים קודמים.

מה המשמעות עבור תמונות אמיתיות

כדי לבדוק האם החסכונות הללו משמעותיים במציאות, המחברים מריצים משימות תמונה סטנדרטיות כגון כפל שתי תמונות בוחן (ה"cameraman" הקלאסי ו"moon") ועידון. הם משווים בין תמונות המופקות על‑ידי מכפילים מדויקים לעיצובים המקורבים שלהם. למרות שגיאות אריתמטיות פנימיות של עד ±2 במקרים מסוימים, המכפיל המוצע הטוב ביותר שיפר את הסימילאריות המבנית (MSSIM) מכ‑כ‑60% בעיצובים מקורבים קודמים לכ‑97%, והעלה את ה‑PSNR ב‑15–20%. חזותית התמונות נשארות חדות ומפורטות, בעוד החומרה הבסיסית צורכת הרבה פחות אנרגיה ופועלת מהר יותר — מה שהופך גישה זו לאטרקטיבית למצלמות צריכת‑אנרגיה נמוכה, מערכות ראייה ניידות ומכשירי קצה לבינה מלאכותית שבהם חיי סוללה ומהירות חשובים יותר מאשר דיוק אריתמטי מושלם.

ציטוט: Foroutan, P., Navi, K. Design of low power and high speed approximate multipliers utilizing current mode 4 to 2 compressors based on CNTFET technology. Sci Rep 16, 4834 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-35104-5

מילות מפתח: מכפילים מקורבים, CNTFET, עיבוד תמונה, מעגלים בעלי צריכת אנרגיה נמוכה, לוגיקה במצב זרם