Tile-based bottom-up compilation of custom mesh-of-functional-units FPGA overlays
Notice bibliographique
Résumé
Mesh-of-functional-units (mesh-of-FUs) overlays can deliver high-performance because they expose the massively parallel FPGA fabric and have the ability to be customized for different applications. However, a key challenge is how to quickly compile a number of custom mesh-of-FUs overlays to FPGA fabric such that they achieve high f <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">MAX</sub> and scale to large mesh sizes. We propose a tile-based bottom-up CAD flow that utilizes the hierarchical physical design techniques of partitioning and floorplanning. Our flow partitions the overlay circuit into tiles, groups of adjacent overlay cells, and then compiles the tiles to a rectangular coarse-grain floorplan. Independent compilation of tiles is made possible by inserting complementary elastic buffers on inter-tile paths to ensure that these paths are not a bottleneck for f <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">MAX</sub> . As a result, an overlay can be formed by only “stitching” a set of pre-compiled tiles.We show that compared to the flat flow, our bottom-up flow results in higher f <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">MAX</sub> that degrades little with increasing overlay size. Further, our flow can generate a library of pre-compiled tiles that can be reused - it can stitch a set of library tiles into a new overlay in only 35 minutes. It also allows a divide-and-conquer overlay compilation flow by compiling its tiles in parallel on multiple machines.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».