Scheduling and optimal register placement for synchronous circuits derived using software pipelining techniques
Notice bibliographique
Résumé
Data dependency constraints constitute a lower bound P on the minimal clock period of single-phase clocked sequential circuits. In contrast to methods based on basic retiming, clocked sequential circuits with clock period P can always be obtained using software pipelining techniques. Such circuits can be derived by any method that can be framed in the following four-step process: Step 1, determine P; Step 2, compute a valid periodic schedule of the computational elements; Step 3, place registers back to the circuit; Step 4, assign the clock signals to control registers.Methods with polynomial run-time to implement this process are proposed in the literature. They implement these steps sequentially, starting with Step 1. These methods do not know how to optimally place registers which leads to an unnecessary number of registers. In this article, we address the problem of how to simultaneously implement Steps 2 and 3 in order to minimize the total number of registers. We conjecture that the problem is NP-hard in its general form. We formulate the problem for the first time in the literature, and devise a Mixed Integer Linear Program (MILP) to solve it. From this MILP, we derive a linear program to determine approximate solutions to the problem for large general circuits. We show that the proposed approach can handle nonzero clock skew. Experimental results confirm the effectiveness of the approach and show that significant reductions of the number of registers can be obtained although register sharing is not used. When the schedule is given, the proposed approach provides solutions to the problem of how to place the minimal number of registers in Step 3.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».