Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2025 article

Lookup Table-based Computing: A Survey from Software Implementations to Hardware Architectures

0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

For decades, memory-based computation has been overshadowed by processor-centric paradigms. However, memory-based computation offers distinct advantages, including high-speed operation and energy efficiency. As a representative and powerful type of memory-based computation, lookup table (LUT)-based computing has seen a resurgence in interest. Recent advancements in memory technologies, particularly cost reduction in memories and the rise of emerging non-volatile memories (NVMs), have spurred widespread adoption of LUT-based approaches. In this article, we first trace the historical evolution of LUT-based computation, then systematically analyze its modern applications across two domains: (1) software implementations, including LUT-based function evaluation and LUT-based neural networks; and (2) hardware architectures, such as LUT in FPGA and LUT-based processing-in-memory (PIM) systems. Finally, we discuss how NVMs could unlock new opportunities for next-generation LUT-based computing.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Lookup Table-based Computing: A Survey from Software Implementations to Hardware Architectures
Date Crossref
03/02/2026
Éditeur
Association for Computing Machinery (ACM)
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Parallel Computing and Optimization TechniquesAdvanced Data Storage TechnologiesAdvanced Memory and Neural Computing

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.