Small virtual channel routers on FPGAs through block RAM sharing
Notice bibliographique
Résumé
As larger System-on-Chip (SoC) designs are attempted on Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), the need for a low cost and high performance Network-on-Chip (NoC) grows. Virtual Channel (VC) routers provide desirable traits for an NoC such as higher throughput and deadlock prevention but at significant resource cost when implemented on an FPGA. This paper presents an FPGA specific optimization to reduce resource utilization. We propose sharing Block RAMs between multiple router ports to store the high logic resource consuming virtual channel buffers and present BRS (Block RAM Split), a router architecture that implements the proposed optimization. We evaluate the performance of the modifications using synthetic traffic patterns on mesh and torus networks and synthesize the NoCs to determine overall resource usage and maximum clock frequency. We find that the additional logic to support sharing Block RAMs has little impact on Adaptive Logic Module (ALM) usage in designs that currently use Block RAMs while at the same time decreasing Block RAM usage by as much as 40%. In comparison to designs that do not use Block RAMs, a 71% reduction in ALM usage is shown to be possible. This resource reduction comes at the cost of a 15% reduction in the saturation throughput for uniform random traffic and a 50% decrease in the worst case neighbour traffic pattern on a mesh network. The throughput penalty from the neighbour traffic pattern can be reduced to 3% if a torus network is used. In all cases, there is little change in network latency at low load. BRS is capable of running at 161.71 MHz which is a decrease of only 4% from the base virtual channel router design.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».