卷积是许多应用的核心操作，包括图像处理、对象检测和神经网络。虽然数据移动和协调操作仍然是通用架构优化的重要领域，但对于与传感器操作融合的计算，底层的乘法累加 (MAC) 操作主导了功耗。非传统数据编码已被证明可以降低这种算法的能耗，其选项包括从低精度浮点到完全随机运算的所有选项，但所有这些方法都始于一个假设，即每个像素都已完成完整的模数转换 (ADC)。虽然模拟时间转换器已被证明消耗更少的能量，但除了简单的最小值、最大值和延迟操作之外，对时间编码信号进行算术操作以前是不可能的，这意味着卷积等操作已经遥不可及。在本文中，我们展示了时间编码信号的算术操作是可行的、实用的，并且极其节能。这种新方法的核心是将传统数字空间负对数变换为“延迟空间”，其中缩放（乘法）变为延迟（时间上的加法）。挑战在于处理加法和减法。我们展示了这些操作也可以直接在这个负对数延迟空间中完成，结合和交换性质仍然适用于变换后的运算，并且可以使用延迟元件和基本 CMOS 逻辑元件在硬件中高效地构建精确的近似值。此外，我们展示了这些操作可以在空间中链接在一起或在时间上循环操作。这种方法自然适合分阶段 ADC 读出