Quick-Div: Rethinking Integer Divider Design for FPGA-based Soft-processors
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.
Notice bibliographique
Résumé
In today’s FPGA-based soft-processors, one of the slowest instructions is integer division. Compared to the low single-digit latency of other arithmetic operations, the fixed 32-cycle latency of radix-2 division is substantially longer. Given that today’s soft-processors typically only implement radix-2 division—if they support hardware division at all—there is significant potential to improve the performance of integer dividers. In this work, we present a set of high-performance, data-dependent, variable-latency integer dividers for FPGA-based soft-processors that we call Quick-Div . We compare them to various radix-N dividers and provide a thorough analysis in terms of latency and resource usage. In addition, we analyze the frequency scaling for such divider designs when (1) treated as a stand-alone unit and (2) integrated as part of a high-performance soft-processor. Moreover, we provide additional theoretical analysis of different dividers’ behaviour and develop a new better-performing Quick-Div variant, called Quick-radix-4 . Experimental results show that our Quick-radix-4 design can achieve up to 6.8× better performance and 6.1× better performance-per-LUT over the radix-2 divider for applications such as random number generation. Even in cases where division operations constitute as little as 1% of all executed instructions, Quick-radix-4 provides a performance uplift of 16% compared to the radix-2 divider.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle