With the rapid development of edge computing, artificial intelligence and other fields, the accuracy and efficiency of floating-point computing have become increasingly crucial. However, the traditional IEEE 754 floating-point system faces bottlenecks in energy consumption and computing accuracy, which have become major constraints. To address this issue, the Posit digital system characterized by adaptive accuracy, broader dynamic range and low hardware consumption has been put forward. Despite its widespread adoption, the existing research mainly concentrates on scalar computation, which is insufficient to meet the requirements of large-scale parallel data processing. This paper proposes, for the first time, a Posit Vector Arithmetic Unit (PVU) designed using the Chisel language. It supports vector operations such as addition, subtraction, multiplication, division, and dot product, thereby overcoming the limitations of traditional scalar designs and integrating the RISC-V instruction extension. The contributions of this paper include the efficient implementation of the vector arithmetic unit, the parametric and modular hardware design as well as the verification of the practical application of the positive digital system. This paper extracts the quantized data of the first convolutional layer for verification. Experiments indicate that the accuracy rate of the division operation is 95.84\%, and the accuracy rate of the remaining operations is 100\%. Moreover, the PVU is implemented with only 65,407 LUTs. Therefore, PVU has great potential as a new-generation floating-point computing platform in various fields.


翻译:随着边缘计算、人工智能等领域的快速发展,浮点计算的精度与效率日益关键。然而,传统的IEEE 754浮点系统在能耗与计算精度方面面临瓶颈,已成为主要制约因素。为解决这一问题,具有自适应精度、更宽动态范围和低硬件开销特性的Posit数字系统被提出。尽管其得到广泛关注,现有研究主要集中于标量计算,难以满足大规模并行数据处理的需求。本文首次提出一种采用Chisel语言设计的Posit向量算术单元(PVU),支持加法、减法、乘法、除法及点积等向量运算,从而突破传统标量设计的局限,并集成RISC-V指令扩展。本文的贡献包括高效实现向量算术单元、参数化与模块化硬件设计,以及对Posit数字系统实际应用的验证。本文提取首层卷积层的量化数据进行验证,实验表明除法运算的准确率为95.84%,其余运算准确率达100%。此外,PVU仅需65,407个LUT即可实现。因此,PVU作为新一代浮点计算平台在各领域具有巨大潜力。

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