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Erschienen in: Journal of Electronic Testing 2/2022

09.06.2022

Hardware Efficient Approximate Multiplier Architecture for Image Processing Applications

verfasst von: Shravani Chandaka, Balaji Narayanam

Erschienen in: Journal of Electronic Testing | Ausgabe 2/2022

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Abstract

In this research paper, approximate multipliers are designed to reduce the computational time and power delay product. However, there is a high possibility to further optimize the area and power using the modified Wallace Tree Multiplier (MWTM). This research paper proposes, two modified approximate 4:2 compressors are used for partial product addition in multipliers. Using the proposed MWTM, it is observed that Normalized Error Distance (NMED), Mean Relative Error Distance (MRED) and Power Delay Product (PDP) are reduced. The proposed architectures are synthesized using 90-nm CMOS standard cells. Modified Wallace tree multipliers of various sizes (8, 16 and 32 bit) are designed and their performance is compared with the existing general multipliers. The synthesis results of 8-bit MWTM shows that on an average the delay and power are reduced in the range of 10%–55.37% and 13.03%–13.78% when compared to existing multipliers. Moreover, for 16-bit MWTM shows that on an average the delay and power are reduced in the range of 0.11%–3.12% and 0.28%–6.59%. And 32-bit MWTM shows that on an average the power is reduced in the range of about 8%–27.99%. The image processing operations image blending, image smoothening and edge detection are implemented using the proposed MWTM. The results proved the efficiency of the MWTM.

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Literatur
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Zurück zum Zitat Lau M, Ling K, Chu Y-C (2009) Energy-aware probabilistic multiplier: Design and analysis. In: Proc. International Conference on Compilers, Architecture, and Synthesis for Embedded Systems (CASES '09). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, pp 281–290. https://doi.org/10.1145/1629395.1629434 Lau M, Ling K, Chu Y-C (2009) Energy-aware probabilistic multiplier: Design and analysis. In: Proc. International Conference on Compilers, Architecture, and Synthesis for Embedded Systems (CASES '09). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, pp 281–290. https://​doi.​org/​10.​1145/​1629395.​1629434
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Zurück zum Zitat Zhang Q, Wang T, Tian Y, Yuan F, Xu Q (2015) Approx ANN: An approximate computing framework for artificial neural network. In: Proc. Design Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), pp 701–706 Zhang Q, Wang T, Tian Y, Yuan F, Xu Q (2015) Approx ANN: An approximate computing framework for artificial neural network. In: Proc. Design Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), pp 701–706
Metadaten
Titel
Hardware Efficient Approximate Multiplier Architecture for Image Processing Applications
verfasst von
Shravani Chandaka
Balaji Narayanam
Publikationsdatum
09.06.2022
Verlag
Springer US
Erschienen in
Journal of Electronic Testing / Ausgabe 2/2022
Print ISSN: 0923-8174
Elektronische ISSN: 1573-0727
DOI
https://doi.org/10.1007/s10836-022-06000-3

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