Synthesizable Standard Cell FPGA Fabrics Targetable by the Verilog-to-Routing CAD Flow
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we consider implementing field-programmable gate arrays (FPGAs) using a standard cell design methodology and present a framework for the automated generation of synthesizable FPGA fabrics. The open-source Verilog-to-Routing (VTR) FPGA architecture evaluation framework [Rose et al. 2012] is extended to generate synthesizable Verilog for its in-memory FPGA architectural device model. The Verilog can subsequently be synthesized into standard cells, placed and routed using an ASIC design flow. A second extension to VTR generates a configuration bitstream for the FPGA, where the bitstream configures the FPGA to realize a user-provided placed and routed design. The proposed framework and methodology makes possible the silicon implementation of a wide range of VTR-modeled FPGA fabrics. In an experimental study, area and timing-optimized FPGA implementations in 65nm TSMC standard cells are compared to a 65nm Altera commercial FPGA. In addition, we consider augmenting the generic standard-cell library from TSMC with a manually designed and laid-out FPGA-specific cell. We demonstrate the utility of the custom cell in reducing the area of the synthesized FPGA fabric.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».