TAPAS: Generating Parallel Accelerators from Parallel Programs
Notice bibliographique
Résumé
High-level-synthesis (HLS) tools generate accelerators from software programs to ease the task of building hardware. Unfortunately, current HLS tools have limited support for concurrency, which impacts the speedup achievable with the generated accelerator. Current approaches only target fixed static patterns (e.g., pipeline, data-parallel kernels). This constraints the ability of software programmers to express concurrency. Moreover, the generated accelerator loses a key benefit of parallel hardware, dynamic asynchrony, and the potential to hide long latency and cache misses. We have developed TAPAS, an HLS toolchain for generating parallel accelerators from programs with dynamic parallelism. TAPAS is built on top of Tapir [22], [39], which embeds fork-join parallelism into the compiler's intermediate-representation. TAPAS leverages the compiler IR to identify parallelism and synthesizes the hardware logic. TAPAS provides first-class architecture support for spawning, coordinating and synchronizing tasks during accelerator execution. We demonstrate TAPAS can generate accelerators for concurrent programs with heterogeneous, nested and recursive parallelism. Our evaluation on Intel-Altera DE1-SoC and Arria-10 boards demonstrates that TAPAS generated accelerators achieve 20× the power efficiency of an Intel Xeon, while maintaining comparable performance. We also show that TAPAS enables lightweight tasks that can be spawned in '10 cycles and enables accelerators to exploit available fine-grain parallelism. TAPAS is a complete HLS toolchain for synthesizing parallel programs to accelerators and is open-sourced.
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.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».