An overview of Altera SDK for OpenCL: A user perspective
Notice bibliographique
Résumé
In recent years there has been a great interest in High Level Synthesis (HLS) CAD tools to raise the level of design abstraction, reduce design time, rapidly explore the design space and fully exploit the multi-million gate heterogeneous hardware platforms provided by dramatic improvements in integrated circuits. Open Computing Language (OpenCL) is a well-known standard for heterogeneous computing. The Altera SDK for OpenCL is used to convert OpenCL code to kernels that can be run on an FPGA accelerator card. It is a recently introduced HLS CAD tool that allows for the potential to convert existing, or create new C/C++ programs that utilize dedicated hardware to execute specific applications much faster and more efficient than current computer systems, whether single core or multi-core. This can all be done without the knowledge of FPGAs, VHDL, or Verilog as the SDK converts the OpenCL files into Verilog models that are then compiled into FPGA hardware. This paper presents a user-centric overview of Altera SDK for OpenCL. As a first step to achieve the best speedup, the candidate algorithm for acceleration must be analyzed to check if it is inherently parallelizable. The key features such as designing appropriate OpenCL kernels and host program, their compilation, execution and testing are summarized. A working example for accelerating a simple matrix multiplication algorithm is described. Our motivation is to provide the novice users with a useful tutorial that will enable them to quickly become proficient in using this important HLS CAD tool. To our knowledge, such a user-centric tutorial has not been presented so far in the literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,037 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».