MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4253159728 · doi:10.1504/ijhpcn.2017.084246

pvFPGA: paravirtualising an FPGA-based hardware accelerator towards general purpose computing

2017· article· en· W4253159728 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

RevueInternational Journal of High Performance Computing and Networking · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEmbedded Systems Design Techniques
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceField-programmable gate arrayPipeline (software)Embedded systemHardware accelerationFPGA prototypeDirect memory accessContext (archaeology)Computer hardwareOperating systemTransfer (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an ameliorated design of pvFPGA, which is a novel system design solution for virtualising an FPGA-based hardware accelerator by a virtual machine monitor (VMM). The accelerator design on the FPGA can be used for accelerating various applications, regardless of the application computation latencies. In the implementation, we adopt the Xen VMM to build a paravirtualised environment, and a Xilinx Virtex-6 as an FPGA accelerator. The data transferred between the x86 server and the FPGA accelerator through direct memory access (DMA), and a streaming pipeline technique is adopted to improve the efficiency of data transfer. Several solutions to solve streaming pipeline hazards are discussed in this paper. In addition, we propose a technique, hyper-requesting, which enables portions of two requests bidding to different accelerator applications to be processed on the FPGA accelerator simultaneously through DMA context switches, to achieve request level parallelism. The experimental results show that hyper-requesting reduces request turnaround time by up to 80%.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,285 · 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