Net Cihazlarda LDPC Kodlarına ve Enerji Verimliliğine Giriş

Düşük Boyut Parity-Check (LDPC) kodları, 5G Yeni Radyo, Wi-Fi 6/6E ve DVB-S2X dahil olmak üzere modern kablosuz iletişim standartlarının temel öğesi haline geldi. - Net olmayan hata performansı ve ısı dağılımının değerlendirilmesinde, bataryanın yaşam ve ısı dağılımının kritik kısıtlamalar olduğu, LDPC decoder tarafından tüketilen enerji, çok sayıda işlem gücü için önemli bir bölümünü temsil edebilir.

Temel meydan okuma, doğrulama ve hesaplama çaba arasında ticarete ilişkin yalan söylüyor. Sum-Ürün Algoritma (SPA) mükemmel bir şekilde, mobil decoders'da enerji kullanımını gerektiren faktörlere sahiptir, ancak bazı hataların (MSA) daha düşük karmaşık ve daha düşük güç tüketimi için uygun şekilde işlenmesine yardımcı olur. Bu makale, en iyi el elemanları inceler.

Arka plan: LDPC kodları ve onların mobil İletişimdeki rolleri

LDPC kodları ilk olarak Robert Gallager tarafından 1960'te doktora tezleri tarafından tanıtıldı, ancak 1990'ların ortalarında yeniden keşfedilene kadar büyük ölçüde unutuldu. Bugün yüksek kodlu kablosuz sistemlerde çok az şey var. 5G NR,PC kodları kodlar ve PUSCH için kullanılıyor; her biri, mobil genişbant genişbant genişleyen yüksek kod oranları ile gerekli olan yüksek kod oranları ile yüksek kod oranları ile ilgili.

Mobil cihazlar bu iterasyonları güç sınırlı uygulama ile ilgili olarak entegre devreler (ASIC) veya dijital sinyal işlemcileri (DSPs) ile ilgili diziler, mesajların hassasiyetleri ve zamanlama programı, doğrudan enerji tüketimini etkiler.Bir akıllı telefonda otomatik olarak onlarca ila yüzlerce miliwatt (SoC) için bir parametreyi tüketebilir ve bu nedenle temel bant enerji bütçesini hakim edebilir.

LDPC Algoritmaları Bilgide

SumÜrün Algoritma (SPA)-

SumÜrün Algoritma, kod faktörü grafiği üzerinde sabit bir şekilde yapılır. SPA, verilen bir kod yapısı için en iyi performans elde ederken, hesaplama maliyeti yüksek: her çek node update, transkriptleri ve değişkenleri kullanarak, kod faktörü grafiği üzerinde tam olarak iner.In SPA, bu sızıntıları güvenli bir şekilde gerçekleştirirken, her iki değişkenli güç kümesini dikkatlice değerlendirebilir.

Min-Sum Algorithm (MSA)

MinMSSum Algoritma, gelen değişkenin minimum kontrol büyüklüğü olarak yaklaşık olarak en düşük seviyedeki hataların düzeltilmesini sağlar ve işaret, gelen mesajların işaretlerini yerine getirir.Bu nedenle tüm trigonometrik veya logaritma hesaplamalarını ortadan kaldırır.

Katmanlı (Shuffled) Scheduling

Tüm değişken düğümleri aynı anda güncellemek yerine (flooded scheduling), tabakalı zamanlama süreçleri düğümleri doğru şekilde kontrol eder, hemen en son mesajları kullanarak. Bu, yakınlaşmayı hızlandırır, aynı BER'ye 30-50 daha az değişkenlik sağlar. Çünkü enerji tüketimi ölçekleri neredeyse lineer bir şekilde ölçeklendirir veya sert bir şekilde programlanır.Birçok ticari mobil cep telefonu kapsülü dekoderleri MSA'ya taban olarak erişmesine izin verir.

Diğer Variants ve Hybrid Approaches

Araştırmacılar ayrıca ultra-düşük-güç sensörü ağları için umut verici olsa da, bu yaklaşımlar henüz mobil cihazlar için gerekli olan üretim olgunluğuna ulaşamamıştır: düşük çözünürlükte çalışan bir dekoder MSA ile başlayan ve daha gelişmiş bir MSA'ya geçişler ve anahtarlar için SPA'ya (veya gelişmiş bir MSA) ulaşmada bu yaklaşımlar henüz sona ermiş olur.

Mobile LDPC Decoders'da Enerji Tüketimine Etkileyen Faktörler

Bir LDPC decoder'deki enerji tüketimi, algoritma-, mimarlık- ve devre düzeyinde kararların bir kombinasyonunun etkisi altındadır. Bu faktörleri anlamak, optimizasyonların en büyük etkiyi elde edeceğini tahmin eder.

  1. [FONT=0)Burçlama Kont ve Erken TÖNÜN: [Dönetici:0)[Döneticileri) doğrudan kod blok blokunda enerjiyi çokça azaltın. Erken sonlandırma teknikleri - geçerli bir kod kelime (tüm parite çekleri) tespit edildiğinde - ortalamayı orta sinyal oranlarında% 40 azaltın (SNRs).
  2. [FONT Quantization and Word Length:[Dönetici: 0,0) Sabit nokta uygulamaları, her LLR mesajını temsil etmek için kullanılan bir miktarları seçmek zorundadır. hafıza boyutunu ve yazma / enerjiyi azaltır ancak değişken kontrol mesajları için 4 ve 8 bit arasında tipik bir mobil decoder kullanır; dikkatlileştirme çalışmaları 6 bitinin genellikle hafıza boyutunu azaltırken aynı performansı sağlar.
  3. [FONT:0)Check Node Processing Complexity:[Dönümüzdekiler, MSA'daki min-imasyon, SPA'nın tanh bazlı operasyonlarından çok daha az mantık tüketiyor. 28 nm CMOS uygulamasında, bir çalışma, bölgeye yaklaşık 3.5× bir birim kapsadığını ve 4× MSA ünitesinin dinamik gücünü tükettiğini buldu.
  4. [[Döneticileri ve bellek Erişimi:[Dönetici:0)
  5. [FONT:0)Clock Gating ve Power Domains:[DVFS) Çünkü mobil ağlarda veriler patlamak, decoder genellikle boş durumda, gelişmiş saat gating, güç gating ve dinamik gerilim-fret ölçeklendirme (DVFS) normal kullanım durumlarında statik (ceakaj) gücü azaltabilir.

Karşılaştırmalı Analiz: Enerji ve Performans Ticareti

Sayısal akademik ve endüstriyel çalışmalar, ticarete ilişkin olarak ölçüldü. bir oran-1/2, uzunluk-1024 normal (3,6) LDPC kodu, SPA genellikle yaklaşık 15-18 tam iterasyonlar elde etmek için yaklaşık 10)-5)[D) için kabul edilemez bir şekilde MSA (toplayıcının% 40'ı) ortalama% 10[D) ile bir kontrole sahip olmak için% 15.

2020 IEEE International Solid-State Circuits Konferansında yayınlanan gerçek bir mobil test çipinde (ISSCC), 5G NR'yi destekleyen 12-nm FinFET LDPC decoder, yaklaşık% 99 pJ /bit'i 2.4 Gbps kullanarak yaklaşık% 6-bit ölçümleme ile elde etti.

[FONT:0]Dönemli referanslar: [DÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜŞÜNÜDÜŞÜNÜŞÜNÜ: A 12nm 2.4Gbps 8.1pJ /bit LDPC Decoder for 5G NR[FLT: 7]

Mobile Decoders'da Enerji Verimliliğinin Azaltılması için Stratejiler

Algorithm-Level Optimizasyonları

  • [FONT:0) SNR'nin 0.2-0.3 dB'sini geri alırken normalleştirilmiş veya dengelemek için kullanılan bir düzeltmeyi uygulayın.
  • [FONT:0]Early end and adaptive iteration:[Dönetici:0) Kontrolsüz pariteye dayanan bir durdurma kuralı kullanın. Tüm satırlar memnun olduğunda, bu, tipik hücresel kanal koşulları için, bu ortalama iterasyon sayısını %25-40 oranında azaltır.
  • [Düzücükler:0) Düşük karmaşıklık yapılar kontrol eder: Dakikalık güncellemenin sadece en küçük giriş büyüklüğüne ihtiyaç duyduğu gerçeği ortaya çıkarır (ve onların indekslerine) çok kompakt bir hesaplama aktivitesi sağlar.

Donanım Mimari Teknikleri

  • [FONT:0)Memory minimization:[Dönetici: 0DD][B][B][B][B][B][B][B][B][/FONT=0))Memory minimization:[D][/FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=TRNT=FONT=TRNT=FONT=TRNT=FONT=FONT=FONT=FONT=TRNT=FONT=TRNT=FONT=FONT=TRNT=FONT=FONT=FONT=TRNT=FONT=FONT=TRNT=TRNT=FONT=TRNT=TRNT=FONT=TRNT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=TRNT=FONT=TRNT=TRNT=FONT=TRNT=FONT=TR
  • [FONT:0)Processing element (PE) paylaşımı: ), Tek PE, kısmen parasal bir mimaride birden çok çek düğümleri arasında zaman karıştırılabilir. Bu, silikon alanını azaltır ve böylece statik güç, devre dışı bırakmak pahasına.
  • [FONT=0]SFONT ölçeklendirme ve uyarlanabilir saat:[Dönetici:0) Kanal koşulları iyi olduğunda (yüksek SNR), decoder daha az iterasyon ve gevşek hassasiyetlere tahammül edebilir. Dinamik olarak SNR-bağlantılı iş yüküyle eşleşmek için frekansı sabit bir şekilde enerji azaltabilir.

SistemLevel Entegrasyonu

  • [[Dönetici:0) Kanal tahminleriyle tasarlayın:[Dönetici:0) Bir güvenilirlik ölçümünü beslemek (örneğin, modulation hatası oranı gibi) daha doğru bir moda geri dönebilir.
  • [FONT:0)Standart-spitefik optimizasyonlar:[Dönetici:[Dönetici: 0) 5G NR, sömürülenebilecek oran-taraflama kullanır.The decoder can at processing of punctured or brief bits, which are always zero-LLR, the effective code block boyutunu azaltır ve böylece operasyonların sayısını azaltır.

Vaka Çalışması: Modern 5G Modem'de Enerji Verimliliği

Bir orta ölçekli taşıyıcıda çalışan 5G akıllı modemi düşünün (100 MHz, 64-QAM, kod oranı 0.8). zirve verileri oranı yaklaşık 7 Pbps. Fiziksel katmanda, LDPC, bu, devam eden bir indirme sırasında toplam bazan enerjinin% 25-30'unu kullanarak, aynı koşullardan yaklaşık 2 mW'lik bir araya geldiğinde, 2 mW'lik bir araya gelen bir süre boyunca toplam yedek parçalı bir işlemden yaklaşık% 2'ye kadar indirme işlemi gerektirir.

[FONT:0]Dönemli referans: [DÜDÜT:2)[DÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜye Olmayanlar İçin A Adapt Erken T Tespit ve Gerginlik (DÜye)[DÜye Olmayanlar (DÜye Olmayanlar)

Future Yol ve Açık Sorunlar

3GPP 5G Advanced ve 6G'ye kadar çalışıyorsa, yeni zorluklar ortaya çıkacaktır. Ultra-reliable düşük uyumluluk iletişimi (URLLC) çok düşük blok hata oranlarında sıkı bir araştırma alanı gerektirir. Bu “öğrenme” decoders daha fazla karmaşık algoritmaların üstesinden gelmek için tasarımcılara zorlayabilirler, ancak enerji profili bu şekilde donanıma dayalı bir şekilde hızlandırılabilir.

Başka bir umut verici yön, bazı mesajların genişliğinin, daha sonra iterasyonlarda hassaslığı azaltmanın ( LLRs'lerin büyük büyüklüğü olduğunda) performans kaybı olmadan hafıza gücünün% 10-15'ünü kurtardığını gösteriyor.

Sonuçta, mobil cihazlar için en enerji verimli LDPC decoder, algoritma, mimarlık ve teknoloji ile uyumlu olmayan 6G hızlarını sürekli olarak bu yönde hareket ettirecek ve gelecekteki modemlerin 5 pJ /bit'in altında kodlanmasını bekleyebiliriz.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

LDPC decoding'deki enerji verimliliği çok boyutlu bir optimizasyon problemidir. Algoritma seçimi - min-sum ve türevleri karşılaştırıldığında - en uygun maliyetli tasarım, ancak en büyük kazançlar, genişletilmiş batarya yaşamlarında, soğutucu işlem ile birlikte algoritmalama teknikleri ile bir araya gelir ve ısıtılmış veri oranlarına çarpmadan önce, sabit bir şekilde ölçümleme, otomatik yükleme standartları ve güçlendirici bir şekilde geri yükleme yeteneği ile -buradaki hızlı şarj edilebilir bir şekilde ödeme yapan ve otomatikleştirilmiş LDPC decoder tasarıma yatırım yapmak için - yüksek çözünürlükte ödeme yapar.

[FONT:0]Dön referanslar: [Dönetici:2] )[Dönemli: 0)[Dönemli: 4)[Dönemli: 4)[DÜye Olmayanlar İçin Bir Araştırmayı Değiştirmişler İçin Tıklayınız.