MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2140998818

Field-programmable gate array architectures and algorithms optimized for implementing datapath circuits

2004· article· en· W2140998818 sur OpenAlexaff
Jonathan Rose, David Lewis, Andy Ye

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLow-power high-performance VLSI design
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDatapathField-programmable gate arrayApplication-specific integrated circuitComputer scienceElectronic circuitComputer architectureGate arrayComputer hardwareEmbedded systemEngineeringElectrical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) are user-programmable digital devices that provide efficient, yet flexible, implementations of digital circuits. Over the years, the logic capacity of FPGAs has been dramatically increased; and currently they are being used to implement large arithmetic-intensive applications, which contain a greater portion of datapath circuits. Each circuit, constructed out of multiple identical building blocks called bit-slices, has highly regular structures. These regular structures have been routinely exploited to increase speed and area-efficiency in designing custom Application Specific Integrated Circuits (ASIC). Previous research suggests that the implementation area of datapath circuits on FPGAs can also be significantly reduced by exploiting datapath regularity through an architectural feature called configuration memory sharing (CMS), which takes advantage of datapath regularity by sharing configuration memory bits across, normally independently controlled, reconfigurable FPGA resources. The results of these studies suggest that CMS can reduce the total area required to implement a datapath circuit on FPGA by as much as 50%. They, however, did not take into account detailed implementation issues such as transistor sizing, utilizable regularity in actual datapath circuits, and Computer-Aided Design (CAD) tool efficiencies. This study is the first major in-depth study on CMS. The study found that when detailed implementation issues are taken into account, the actual achievable area savings can be significant less than the previous estimations—the CMS architecture investigated in this study is only about 10% more area efficient than a comparable conventional and widely studied FPGA architecture for implementing datapath circuits. Furthermore, this increase in area efficiency has a potential speed penalty of around 10%. To conduct the study, a new area-efficient FPGA architecture is designed along with its supporting CAD tools. The architecture, called Multi-Bit FPGA (MB-FPGA), is the first completely specified FPGA architecture that employs CMS routing resources. This sharing significantly reduces the number of configuration memory bits and consequently increases its area efficiency. The use of the CMS resources, however, imposes new demands on the traditional FPGA CAD algorithms. As a result, a complete set of CAD tools supporting FPGAs containing CMS resources are proposed and implemented. These tools are designed to extract and utilize datapath regularity for the CMS resources. It is shown that these tools yield excellent results for implementing a set of realistic datapath circuits on the MB-FPGA architecture.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil0,773

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,224 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetLow-power high-performance VLSI designTravaux en français237 207