A unified software approach to specify pipeline and spatial parallelism in FPGA hardware
Notice bibliographique
Résumé
High-level synthesis (HLS) is increasingly becoming a mainstream design methodology for FPGAs. Whereas its previous applications were mostly limited to research and simple designs, it is now being used to tape-out real-world chips in production [1]. Advances in compiler and HLS research continue to improve the quality of HLS-generated hardware. Despite this, the ease-of-use of HLS tools remains a hurdle to its broad uptake, particularly by engineers without hardware skills. To this end, we propose using a well-known software technique to infer streaming parallel hardware in HLS. Specifically, we use the producer-consumer pattern, commonly used in multi-threaded programming, to infer the generation of hardware that can exploit both pipeline and spatial parallelism on FPGAs. Our proposed methodology allows one to create a design in software, using only standard software methodologies, that cannot only synthesize to streaming hardware, but also model the generated hardware more accurately than existing solutions from other state-of-the-art C-based HLS tools. We use four different real-world benchmarks to illustrate the use of our methodology, and how it can create circuits that are either pipelined, or pipelined and replicated, all from software. For comparison, we also use a commercial HLS tool to synthesize one of the benchmarks, and show that our methodology can produce competitive results to that of the commercial tool.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».