On the trade-off between power and flexibility of FPGA clock networks
Notice bibliographique
Résumé
FPGA clock networks consume a significant amount of power, since they toggle every clock cycle and must be flexible enough to implement the clocks for a wide range of different applications. The efficiency of FPGA clock networks can be improved by reducing this flexibility; however, reducing the flexibility introduces stricter constraints during the clustering and placement stages of the FPGA CAD flow. These constraints can reduce the overall efficiency of the final implementation. This article examines the trade-off between the power consumption and flexibility of FPGA clock networks. Specifically, this article makes three contributions. First, it presents a new parameterized clock-network framework for describing and comparing FPGA clock networks. Second, it describes new clock-aware placement techniques that are needed to find a legal placement satisfying the constraints imposed by the clock network. Finally, it performs an empirical study to examine the trade-off between the power consumption of the clock network and the impact of the CAD constraints for a number of different clock networks with varying amounts of flexibility. The results show that the techniques used to produce a legal placement can have a significant influence on power and the ability of the placer to find a legal solution. On average, circuits placed using the most effective techniques dissipate 5% less overall energy and are significantly more likely to be legal than circuits placed using other techniques. Moreover, the results show that the architecture of the clock network is also important. On average, FPGAs with an efficient clock network are up to 14.6% more energy efficient compared to other FPGAs.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».