Düşük güçlü ve yüksek hızlı yaklaşık çarpanların CNTFET teknolojisine dayalı akım modlu 4:2 sıkıştırıcılar kullanılarak tasarımı

Daha az enerjiyle daha keskin görüntüler

Telefonunuz her fotoğraf çektiğinde, bir video akışı yaptığında veya bir yapay zeka filtresi çalıştırdığında milyonlarca küçük çarpma işlemi gerçekleştirir. Tüm bu hesaplamaları tam doğrulukla yapmak enerji tüketir ve yavaşlatır; oysa insan gözü küçük sayısal hataları çoğu zaman fark etmez. Bu makale, yeni bir devre yaklaşımı kullanarak hesaplamaların bir kısmını kasıtlı olarak “gevşetmenin”, görüntüde fark edilebilecek bir bozulma olmadan güç ve gecikmeyi nasıl düşürdüğünü gösteriyor.

Neden kusurlu matematik yine de kusursuza yakın görünebilir

Görüntü işleme, video ve makine öğrenimi gibi birçok modern uygulama küçük hatalara doğal olarak toleranslıdır. Bir pikselin parlaklığındaki hafif bir değişiklik veya bir filtrenin küçük bir kayması genellikle gözle fark edilmez. Yazarlar bunu yaklaşık çarpanlar kullanarak değerlendirir: bir miktar aritmetik doğruluk fedakârlığı karşılığında güç, yonga alanı ve hızda büyük kazanımlar sağlayan devreler. Çalışma, dijital sinyal işlemede yaygın bir yapı taşı olan 8×8 çarpanlara odaklanıyor ve sayısal hatanın ötesinde bu yaklaşıklamaların nihai görüntü kalitesini tepe sinyal-gürültü oranı (PSNR) ve yapısal benzerlik (MSSIM) gibi standart metriklerle nasıl etkilediğini değerlendiriyor.

Hızlı çarpanlar için yeni bir yapı taşı

Tasarımın merkezinde, dört giriş biti ile bir elde girişini iki çıkışa —"toplam" ve "elde"— dönüştüren 4:2 sıkıştırıcı adı verilen bir bileşen yer alır. Geleneksel sıkıştırıcılar voltaj modlu CMOS veya FinFET transistörleri kullanır; bu teknolojiler çok küçük ölçeklerde ölçeklenmesi zorlaşır. Bu çalışmada bunun yerine akım modlu lojik ile 7 nanometre karbon nanotüp alan etkili transistörler (CNTFET'ler) birleştiriliyor. Bilgiyi yalnızca voltajlar olarak değil akımlar şeklinde ele alarak, devreler ağır eşik algılama devrelerine gerek kalmadan akımları doğrudan toplayabiliyor. CNTFET'ler, eşik voltajlarının nanotüp çapı değiştirilerek ayarlanabilmesi sayesinde, tasarımcılara çok az transistörle çoğunluk, XOR ve diğer temel kapıları inşa etme, yüksek gürültü marjları ve düşük işlem başına enerji sağlama olanağı veriyor.

"Yeterince iyi" altı çeşit sıkıştırıcı

Yazarlar altı yeni 4:2 sıkıştırıcı tasarımı öneriyor. Dördü tek modlu yaklaşık sıkıştırıcı; her biri iç lojikleri basitleştirmenin ve güç, gecikme veya hatayı azaltmanın farklı bir yolunu araştırıyor. İki tanesi ise güç kapatma ile tam ve yaklaşık davranış arasında geçiş yapabilen çift işlevli sıkıştırıcılar; böylece devrenin yalnızca bir kısmı aynı anda etkin oluyor. Bu seçenekler üzerinden, çıktının kusursuza ne kadar sapabileceğini (hata uzaklığı), çıktının ne sıklıkla hâlâ tam olduğunu ve devrelerin üretim, voltaj ve sıcaklıktaki değişimlere karşı ne kadar dayanıklı olduğunu dikkatle ölçüyorlar. CNTFET akım modlu yaklaşımı sayesinde yeni sıkıştırıcılar, karşılaştırılabilir CMOS veya FinFET tasarımlarına kıyasla bu tür değişimlere karşı %30–50 daha az duyarlı olurken, iç gecikmeleri alt-nanosaniye düzeyinde olmak üzere yalnızca yaklaşık 12–25 microwatt tüketiyorlar.

Görüntüler ve yapay zeka için iki çarpan tasarımı

Bu sıkıştırıcıları kullanarak ekip iki adet 8×8 Dadda çarpanı inşa ediyor. Birinci tür, enerji tasarrufunu en üst düzeye çıkaracak şekilde her sütunda yaklaşık sıkıştırıcılar kullanıyor. İkinci tür daha seçici bir yaklaşım benimseyip en az anlamlı dört çıkış sütununu tamamen atıyor (kısaltma), orta sütunlarda yaklaşık sıkıştırıcılar kullanıyor ve görsel olarak hataların belirgin olacağı en anlamlı sütunlarda tam sıkıştırıcıları koruyor. HSPICE ve MATLAB'de yapılan simülasyonlar, en iyi yapılandırma için gücün yaklaşık 0,52 mW'ye, gecikmenin 1,88 ns'ye ve güç-gecikme çarpımının 0,97 pJ'ye düştüğünü; bunun önceki yaklaşık çarpanlara kıyasla önemli iyileşmeler olduğunu gösteriyor.

Gerçek görüntüler için ne anlama geliyor

Bu tasarrufların pratikte işe yarayıp yaramadığını test etmek için yazarlar klasik "cameraman" ve "moon" gibi iki kıyas görüntüsünü çarpma ve keskinleştirme gibi standart görüntü görevlerinde kullanıyorlar. Tam doğruluklu çarpanlarla ve önerdikleri yaklaşık tasarımlarla üretilen görüntüleri karşılaştırıyorlar. Bazı durumlarda iç aritmetik hatalar ±2 kadar olsa da, en iyi önerilen çarpan önceki yaklaşık tasarımlarda yaklaşık %60 olan yapısal benzerliği (MSSIM) yaklaşık %97'ye yükseltiyor ve PSNR'yi %15–20 artırıyor. Görsel olarak görüntüler net ve ayrıntılı kalırken, alttaki donanım çok daha az enerji tüketiyor ve daha hızlı çalışıyor; bu da pil ömrü ve hızın kusursuz aritmetikten daha önemli olduğu düşük güçlü kameralar, taşınabilir görme sistemleri ve uç AI cihazları için bu yaklaşımı cazip kılıyor.

Atıf: 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

Anahtar kelimeler: yaklaşık çarpanlar, CNTFET, görüntü işleme, düşük güçlü devreler, akım modlu lojik