AMD Versal 장치와 같은 상용 FPGA는 저정밀 패킹된 SIMD 결합 곱셈-누산(FMA)을 활용하여 비례적인 처리량 증가를 달성하는 AI 엔진을 점점 더 통합하고 있습니다. 그러나 높은 정밀도로 누적함으로써 수치적 안정성을 유지하는 트랜스-정밀도 FMA(예: 두 FP16 숫자를 곱한 후 그 결과를 FP32 누산기에 더하는 것)는 가장 높은 정밀도를 가지면서 처리량이 낮은 연산에 의해 여전히 병목 현상을 겪고 있습니다. 도트-곱 누산(DPA)(예: 두 4개 요소의 FP8 벡터에 대해 도트-곱을 수행하고 그 결과를 FP32 누산기에 더하는 것)은 입력/출력 대역폭과 컴퓨팅 자원을 완전히 활용할 수 있습니다. FPnew와 같은 기존의 유연한 오픈 소스 FPU는 DPA를 지원하지 않으며 구현해

평균적으로 더 적은 면적과 FPnew 기준선 대비 추가적인 파이프라인 스테이지를 dot-product 모드에서 제공합니다. 이러한 결과는 TransDot의 면적 효율적인 디자인이 차세대 AMD Versal AI 엔진에 확장 가능한 배포가 가능함을 입증합니다.