Experimental evaluation and comparison of time-multiplexed multi-FPGA routing architectures
Notice bibliographique
Résumé
Multi-FPGA systems (MFS) are indispensable for emulating multi-million gates integrated circuits (ICs) for the purpose of functional design verification before IC fabrication. However, with every new generation of FPGAs, the ratio between the logic capacity and the number of inputs and outputs is also increasing. Consequently, the limited FPGA input/output (I/O) pins impose a constraint when the number of inter-FPGA nets greatly exceeds the inter-FPGA physical tracks. This problem is addressed by serializing multiple cut nets using time multiplexing technique. Besides I/O resources, routing architecture also exercises a strong effect on the cost, speed and routability of MFS. In this paper, we compare the achieved system performance in two routing architectures: Completely Connected Graph (CCG) and Torus, when time multiplexing is employed. Six benchmark circuits have been partitioned such that per FPGA logic utilization is upto 60%. However, even with such reasonable logic consumption, the required I/O usage is observed to be 5-11 times more than the available I/O pins, thus employing time multiplexing. Experimental results show that CCG achieves higher performance as compared to Torus for the given range of TDM ratios. However, Torus can provide better cost/performance ratio for higher TDM ratios.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».