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Enregistrement W2003820904 · doi:10.5555/2555692.2555702

pvFPGA: accessing an FPGA-based hardware accelerator in a paravirtualized environment

2013· article· en· W2003820904 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Hardware/Software Codesign and System Synthesis · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPCI ExpressField-programmable gate arrayComputer scienceVirtualizationPortingx86Embedded systemOperating systemHypervisorOverhead (engineering)Computer hardwareSoftwareCloud computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we present pvFPGA, the first system design solution for virtualizing an FPGA-based hardware accelerator on the x86 platform. Our design adopts the Xen virtual machine monitor (VMM) to build a paravirtualized environment, and a Xilinx Virtex-6 as an FPGA accelerator. The accelerator communicates with the x86 server via PCI Express (PCIe). In comparison to the recent accelerator virtualization solutions which primarily intercept and redirect API calls to the hosted or privileged domain's user space, pvFPGA virtualizes an FPGA accelerator directly at the lower device driver level. This gives rise to higher efficiency and lower overhead. In pvFPGA, each unprivileged domain allocates a shared data pool for both user-kernel and inter-domain data transfer. In addition, we propose a new component, the coprovisor, which enables multiple domains to simultaneously access an FPGA accelerator. The experimental results have shown that 1) pvFPGA achieves close-to-zero overhead compared to accessing the FPGA accelerator without the VMM layer, 2) the FPGA accelerator is successfully shared by multiple domains, and 3) distributing different maximum data transfer bandwidths to different domains is achieved by regulating the size of the shared data pool at the split driver loading time.

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.

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), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,222 · 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