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Enregistrement W2143226612 · doi:10.5555/1950815.1950911

Register pressure aware scheduling for high level synthesis

2011· article· en· W2143226612 sur OpenAlexaff
Rami Beidas, Wai Sum Mong, Jianwen Zhu

Notice bibliographique

RevueAsia and South Pacific Design Automation Conference · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegister allocationComputer scienceInstruction schedulingHigh-level synthesisParallel computingScheduling (production processes)SerializationOptimizing compilerCompilerData-flow analysisTwo-level schedulingDynamic priority schedulingScheduleEmbedded systemField-programmable gate arrayProgramming languageMathematical optimizationOperating systemData flow diagramMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variations of list scheduling became the de-facto standard of scheduling straight line code in software compilers, a trend faithfully inherited by high-level synthesis solutions. Due to its nature, list scheduling is oblivious of the tightly coupled register pressure; a dangling fundamental problem that has been attacked by the compiler community for decades, and which results, in case of highlevel synthesis, in excessive instantiations of registers and accompanying steering logic. To alleviate this problem, we propose a synthesis framework called soft scheduling, which acts as a resource unconstrained pre-scheduling stage that restricts subsequent scheduling to minimize register pressure. This optimization objective is formulated as a live range minimization problem, a measure shown to be proportional to register pressure, and optimally solved in polynomial time using minimum cost network flow formulation. Unlike past solutions in the compiler community, which try to reduce register pressure by local serialization of subject instructions, the proposed solution operates on the entire basic block or hyperblock and systematically handles instruction chaining subject to the same objective. The application of the proposed solution to a set of real-life benchmarks results in a register pressure reduction ranging, on average, between 11% and 41% depending on the compilation and synthesis configurations with minor 2% to 4% increase in schedule latency.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,147 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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