Effect of serialized routing resources on the implementation area of datapath circuits on FPGAS
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we investigate the effect of serialization on the implementation area of datapath circuits on FPGAs. With ever-increasing logic capacity, FPGAs are being increasingly used to implement large datapath circuits. Since datapath circuits are designed to process multiple-bit wide data, FPGA routing resources, which typically consist of a significant amount of FPGA area, are routinely being used to transport multiple-bit wide signals. Consequently, it is important to design efficient routing architectures for transporting multiple-bit wide signals on FPGAs. Serialization, where several bits of a signal are first time-multiplexed and then transported over a single wire, has been effectively used to increase the I/O bandwidth of FPGAs. Recent work has proposed to use serialization to increase the area efficiency of FPGA routing resources for transporting multiple-bit wide signals. Most of the work, however, has focused on circuit-level design issues. Little work has been done on the overall effect of serialization on the area efficiency of FPGAs. In this work, we investigate the overall effect of serialization on the area efficiency of FPGAs. We propose a detailed FPGA routing architecture, which contains a set of serialization routing resources, and its associated routing tool. Using the architecture and the tool, we measure the effect of serialization on active area and track count. We found that, for benchmarks that contain four-bit wide datapath circuits, serialization can achieve a maximum active area reduction of 6.4% and a routing track reduction of 29%.
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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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».