A Multi-ported Memory Compiler Utilizing True Dual-Port BRAMs
Notice bibliographique
Résumé
Recent work has shown how multi-ported RAMs can be built out of dual-ported RAMs. Such techniques combine two structures: a set of "data banks" to hold the data, and a method for selecting the bank containing the last-written data, often called a live-value table (LVT). Most previous work has focused on the design of the LVT to reduce area and improve performance. In this paper, we instead reduce area by optimizing the design of the "data banks" portion. The optimization is embedded into a memory compiler that solves a set cover problem. When the set cover problem is solved optimally, the data banks use minimum area. Our technique applies to multi-ported RAMs that have a structural pattern we describe as "switched ports". Switched ports are a generalization of true ports, where a certain number of write ports can be dynamically switched into a possibly different number of read ports using one common read/write control signal. Furthermore, a given application may have multiple sets, each set with a different read/write control. While previous work generates multi-port RAM solutions that contain only true ports, or only simple ports, we contend that using only these two models is too limiting and prevents optimizations from being applied. Experimental results on 10 random instances of multi-port RAMs show 17% BRAM reduction on average compared to the best of other approaches. The compiler and 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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».