Rısc-V komut kümesi mimarisiyle yaklaşık işlemci tasarımı

Nesnelerin interneti (IoT)'nin yaygınlaşmasıyla beraber; düşük güç tüketimli, düşük maliyetli ve sınırlı kaynağa sahip IoT cihazlarının, geleneksel gömülü sistemlere göre daha kapsamlı bir yapıda olmasına ihtiyaç duyulmaktadır. Öğrenme gibi yeni kabiliyetlerin bu cihazlara eklenebilmesi için, güç tüketimi yeniden gözden geçirilmelidir. Yaklaşık hesaplama yöntemleri, hesaplamaların tam olarak doğru yapılmasından taviz vererek de olsa, güç tüketimini önemli ölçüde düşürebilmektedir. Bu tez çalışmasında, sınırlı kaynağa sahip IoT cihazları için yaklaşık hesaplama yöntemini kullanan bir işlemci tasarımı sunulmuştur. İki veri yolu olan bu işlemci, C++ programlama diliyle tasarlanmış ve Yüksek Seviye Sentez - High-Level Synthesis (HLS) - araçlarıyla sentezlenmiştir. Normal veri yolunda hesaplamalar tam olarak doğru bir şekilde yapılırken; yeni nesil, düşük maliyetli, kaynakları sınırlı ve öğrenme kabiliyeti olan IoT cihazlarında var olacağını düşündüğümüz yaklaşık veri yolu kısmında ise hesaplamalar yaklaşık olarak yürütülmektedir. Kontrol sinyalleri sayısını düşürmek için bitler gruplandırılmış ve hassasiyet seviyesi düşük bir doğruluk kontrolü mekanizması tasarlanmıştır. Yaklaşık veri yolunda işlenen terimlerin boyutları, performansı etkilemeden, dinamik olarak veri yolunda ayarlanmaktadır. Bu özellikler temelinde, yeni yaklaşık toplayıcı ve çarpıcı blokları literatüre sunulmuş ve RISC-V komut kümesi mimarisiyle tasarlanan bir işlemciye bu bloklar entegre edilmiştir. Sınıflandırma ve kümeleme gibi makine öğrenmesi algoritmalarını hedef alarak yapılan deneylerin sonucunda; önemli ölçüde güç tasarrufu, yüksek doğruluk seviyesiyle beraber elde edilebilmektedir. Tasarlanan işlemcinin uygulamaya özel tüm-devre (ASIC) tasarımında, eğitilmiş modeller ve test veri kümeleri üzerinde %23'e varan güç tasarrufu, en az %90 doğrulukla elde edilebildiği gösterilmiştir.