A Hybrid Architecture With Low Latency Interfaces Enabling Dynamic Cache Management
Notice bibliographique
Résumé
The main focus of the dominant technologies in the high performance computation (HPC) market, such as GPU and multicore systems, is put on processing power, while much less attention has been paid to communication delays inside hybrid architectures. To fill this gap, this paper presents an experimental study on Intel's Broadwell Xeon multicore processor with integrated Arria 10 FPGA capabilities to characterize the communication delays between CPUs and the FPGA, using both the low latency cache coherent interface and the two PCIe links offered by this platform. The obtained results show that an FPGA cache access latency can be as low as 25 cycles at 400 MHz and that the platform is capable of reaching a bandwidth over 20 GB/s using an aggregate of the three available links. Furthermore, an FPGA-based cache management mechanism is proposed and implemented in this paper. A case study on a Merkle tree hash function shows that a hardware accelerator can achieve a fivefold data access acceleration in the worst case scenario. This scheme takes advantage of the QPI cache coherency and queuing theory to achieve a low latency and efficient memory management. In addition, design recommendations regarding the use of the CPU-FPGA platform for the implementation of fine-grained memory management schemes are suggested.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».