Heuristics for Area Minimization in LUT-Based FPGA Technology Mapping
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, an iterative technology-mapping tool called IMap is presented. It supports depth-oriented (area is a secondary objective), area-oriented (depth is a secondary objective), and duplication-free mapping modes. The edge-delay model (as opposed to the more commonly used unit-delay model) is used throughout. Two new heuristics are used to obtain area reductions over previously published methods. The first heuristic predicts the effects of various mapping decisions on the area of the final solution, and the second heuristic bounds the depth of the mapping solution at each node. In depth-oriented mode, when targeting five lookup tables (LUTs), IMap obtains depth optimal solutions that are 44.4%, 19.4%, and 5% smaller than those produced by FlowMap, CutMap, and DAOMap, respectively. Targeting the same LUT size in area-oriented mode, IMap obtains solutions that are 17.5% and 9.4% smaller than those produced by duplication-free mapping and ZMap, respectively. IMap is also shown to be highly efficient. Runtime improvements of between 2.3times and 82times are obtained over existing algorithms when targeting five LUTs. Area and runtime results comparing IMap to the other mappers when targeting four and six LUTs are also presented
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».