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Enregistrement W2795675301 · doi:10.1109/tcsii.2018.2849925

An Efficient I/O Architecture for RAM-Based Content-Addressable Memory on FPGA

2018· preprint· en· W2795675301 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits & Systems II Express Briefs · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNetwork Packet Processing and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatency (audio)Computer scienceField-programmable gate arrayParallel computingKey (lock)Registered memoryCAS latencyExploitArchitectureComputer hardwareArithmeticEmbedded systemSemiconductor memoryMemory controllerOperating systemMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the impressive search rate of one key per clock cycle, the update stage of a random-access-memory-based content-addressable-memory (RAM-based CAM) always suffers high latency. Two primary causes of such latency include: 1) the compulsory erasing stage along with the writing stage and 2) the major difference in data width between the RAM-based CAM (e.g., 8-bit width) and the modern systems (e.g., 256-bit width). This brief, therefore, proposes an efficient input/output (I/O) architecture of RAM-based binary CAM (RCAM) for low-latency update. To achieve this goal, three techniques, namely centralized erase RAM, bit-sliced, and hierarchical-partitioning, are proposed to eliminate the latency of the erasing stage, as well as to allow RCAM to exploit the bandwidth of modern systems effectively. Several RCAMs, whose data width ranges from 8 bits to 64 bits, were integrated into a 256-bit system for the evaluation. The experimental results in an Intel Arria V 5ASTFD5 field-programmable gate array prove that, at 100 MHz, the proposed designs achieve at least 9.6 times higher I/O efficiency as compared to the traditional RCAM.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle