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Enregistrement W2469520437 · doi:10.1145/2851506

Modular Switched Multiported SRAM-Based Memories

2016· article· en· W2469520437 sur OpenAlexafffund
Ameer Abdelhadi, Guy Lemieux

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Reconfigurable Technology and Systems · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceModular designFlexibility (engineering)Embedded systemComputer hardwareField-programmable gate arrayLookup tableBlock (permutation group theory)Port (circuit theory)Static random-access memoryOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiported RAMs are essential for high-performance parallel computation systems. VLIW and vector processors, CGRAs, DSPs, CMPs, and other processing systems often rely upon multiported memories for parallel access. Although memories with a large number of read and write ports are important, their high implementation cost means that they are used sparingly. As a result, FPGA vendors only provide dual-ported block RAMs (BRAMs) to handle the majority of usage patterns. Furthermore, recent attempts to create FPGA-based multiported memories suffer from low storage utilization. Whereas most approaches provide simple unidirectional ports with a fixed read or write, others propose true bidirectional ports where each port dynamically switches read and write. True RAM ports are useful for systems with transceivers and provide high RAM flexibility; however, this flexibility incurs high BRAM consumption. In this article, a novel, modular, and BRAM-based switched multiported RAM architecture is proposed. In addition to unidirectional ports with fixed read/write, this switched architecture allows a group of write ports to switch with another group of read ports dynamically, hence altering the number of active ports. The proposed switched-ports architecture is less flexible than a true-multiported RAM where each port is switched individually. Nevertheless, switched memories can dramatically reduce BRAM consumption compared to true ports for systems with alternating port requirements. Previous live-value-table (LVT) and XOR approaches are merged and optimized into a generalized and modular structure that we call an invalidation-based live-value-table (I-LVT). Like a regular LVT, the I-LVT determines the correct bank to read from, but it differs in how updates to the table are made; the LVT approach requires multiple write ports, often leading to an area-intensive register-based implementation, whereas the XOR approach suffers from excessive storage overhead since wider memories are required to accommodate the XOR-ed data. Two specific I-LVT implementations are proposed and evaluated: binary and thermometer coding. The I-LVT approach is especially suitable for deep memories because the table is implemented only in SRAM cells. The I-LVT method gives higher performance while occupying fewer BRAMs than earlier approaches: for several configurations, BRAM usage is reduced by greater than 44% and clock speed is improved by greater than 76%. The I-LVT can be used with fixed ports, true ports, or the proposed switched ports architectures. Formal proofs for the suggested methods, resources consumption analysis, usage guidelines, and analytic comparison to other methods are provided. A fully parameterized Verilog implementation is released as an open source library. The library has been extensively tested using Altera’s EDA tools.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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