Exploring Area and Delay Tradeoffs in FPGAs With Architecture and Automated Transistor Design
Notice bibliographique
Résumé
Field-programmable gate arrays (FPGAs) are used in a variety of markets that have differing cost, performance and power consumption requirements. While it would be ideal to serve all these markets with a single FPGA family, the diversity in the needs of these markets means that generally more than one family is appropriate. Consequently, FPGA vendors have moved to provide a diverse set of families that sit at different points in the area-speed-power design space. This paper aims to understand the circuit and architectural design attributes of FPGAs that enable tradeoffs between area and speed, and to determine the magnitude of the possible tradeoffs. This will be useful for architects seeking to determine the number of device families in a suite of offerings, as well as the changes to make between families. We explore a broad range of architectures and circuit designs and developed a transistor sizing tool that automatically optimizes each design. In this paper, we describe this tool and demonstrate that it achieves results that are comparable to past work but with vastly less effort. We then use the designs produced by the tool to explore the range of tradeoffs possible. We find that through architecture and transistor sizing changes it is possible to usefully vary the area of an FPGA by a factor of 2.0 and the performance of an FPGA by a factor of 2.1. We also observe that the range of area and delay tradeoffs possible by varying only the transistor sizing of a single architecture is larger than the ranges observed in past architectural experiments. In addition to transistor size, we note that LUT size is one of the most useful parameters for trading off area and delay.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».