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Enregistrement W1890393032 · doi:10.1109/newcas.2004.1359111

A fast adaptive heuristic for FPGA placement

2004· article· en· W1890393032 sur OpenAlexaff
Peng Du, Gary Gréwal, Shawki Areibi, D.K. Banerji

Notice bibliographique

RevueThe 2nd Annual IEEE Northeast Workshop on Circuits and Systems, 2004. NEWCAS 2004. · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVLSI and FPGA Design Techniques
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésField-programmable gate arrayComputer scienceSimulated annealingHeuristicComputationRouting (electronic design automation)PlacementCompilerCompile timeParallel computingConvergence (economics)Embedded systemComputer engineeringAlgorithmPhysical designArtificial intelligenceCircuit design

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The time to compile current field programmable gate arrays (FPGAs) can easily take hours or even days to complete for large (8-million gate) chips, which may nullify the time-to-market advantage of FPGAs. This paper presents a novel adaptive placement heuristic that significantly reduces the amount of computation time required to achieve high-quality placements, compared with the state-of-the-art placement and routing tool, VPR. Like VPR, our algorithm is based on simulated annealing (SA). However, we include a special type of short-term memory that dramatically improves the convergence rate of the traditionally slow SA algorithm. Our experimental results show (on average) a 70% reduction in runtime while still achieving very high-quality placements.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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