Power Efficient Rapid Design Space Exploration of Integrated Scheduling and Module Selection in High Level Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
High level Synthesis (HLS) or Electronic System Level (ESL) synthesis requires scheduling algorithms that have strong capability to reach optimal/near-optimal solutions with significant rapidity and greater accuracy. A novel power efficient scheduling approach using ‘PI’ method has been presented in this thesis that reduces the final power consumption of the solution at the expenditure of minimal latency clock cycles. The proposed scheduling approach is based on ‘Priority indicator (PI)’ metric and ‘Intersect Matrix’ topology methods that have a tendency to escape local optimal solutions and thereby reach global solutions. Application of the proposed approach results in even distribution of allocated hardware functional units thereby yielding power efficient scheduling solutions. The two main novel and significant aspects of the thesis are: a) Introduction of ‘Intersect Matrix’ topology with its associated algorithm which is used to check for precedence violation during scheduling b) Introduction of PI method using Priority indicator metric that assists in choosing the highest priority node during each iteration of the scheduling optimization process. Comparative analysis of the proposed approach has been done with an existing design space exploration method for qualitative assessment using proposed ‘Quality Cost Factor (Q- metric)’. This Q-metric is a combination of latency and power consumption values for the solution found, which dictates the quality of the final solutions found in terms of cost for both the proposed and existing approaches. An average improvement of approximately 12 % in quality of final solution and average reduction of 59 % in runtime has been achieved by the proposed approach compared to a current scheduling approach for the DSP benchmarks.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».