Self-hosted placement for massively parallel processor arrays
Notice bibliographique
Résumé
We consider the placement problem as part of the CAD flow for a massively parallel processor arrays (MPPAs). In contrast to traditional placers, which operate on a workstation with one or several cores and are able to take advantage of parallelism to a limited degree, we investigate running the placer on the target architecture itself. As the number of processor elements (PEs) in such a device scale, so too does the computational power available to the placer. This natural scaling helps avoid the long runtimes that afflict FPGA flows. In this paper, we propose a distributed placer suitable to run on a MPPA. This placer takes advantage of local interconnect fabric, and may be efficiently coded on a simple, RISC-like core. We investigate the performance of this placer and compare it to traditional, simulated annealing-based placers using both unrealistic (but nearly optimal) and realistic (but suboptimal) annealing schedules. On a simulated 32 × 32 = 1024-core MPPA, the proposed algorithm furnishes placements within 5 % of the optimal placement quality a level competetive with the realistic, traditional placer. To do so, the distributed placer requires each PE to consider 1/256 <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">th</sup> as many swaps as the traditional placer, a computational advantage which scales favourably as the number of cores on the MPPA increases.
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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 ».