Signal-Tracing Techniques for In-System FPGA Debugging of High-Level Synthesis Circuits
Notice bibliographique
Résumé
High-level synthesis (HLS) promises to increase designer productivity in the face of increasing field-programmable gate array sizes, and broaden the market of use, allowing software designers to reap the benefits of hardware implementation. One roadblock to HLS adoption is the lack of an in-system debugging infrastructure. Although designers can run their software code on a workstation, or simulate the register-transfer level, neither can reliably capture the behaviors, and therefore bugs, that may be present in the final system. Debugging hardware circuits in-system requires using signal-tracing to record circuit behavior for later offline analysis. In this paper, we present a debugging architecture, which automatically records key hardware signals, and relates them back to the original software source code. This architecture allows designers to debug HLS circuits in-system, in the context of the original source code. We present several signal-tracing techniques, tailored to HLS circuits, which allow a much longer execution trace to be captured. These techniques include signal compression, dynamically changing which signals are recorded cycle-by-cycle, and offline signal restoration. Compared to using an embedded logic analyzer to perform signal-tracing, our architecture increases the length of execution trace that can be recorded by 127X. For each 100 Kb of trace buffer memory, our architecture can record 15 369 executed lines of C code.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».