Placement Optimization for NoC-Enhanced FPGAs
Notice bibliographique
Résumé
Field-programmable gate array (FPGA) architectures have recently incorporated hardened networks-on-chip (NoCs) to enable more efficient and easier system-level integration. However, the embedding of hard NoCs presents a new challenge for FPGA computer-aided design (CAD); the tools need to optimize the placement of circuit netlist primitives to not only minimize total wirelength and critical path delay, but also consider the NoC traffic patterns between modules to minimize their aggregate bandwidth and/or meet latency constraints. This work enables flexible modeling of FPGA architectures with hard NoCs in the open-source versatile place & route (VPR) CAD flow, facilitating both CAD and architecture research. We enhance the placement engine in VPR to co-optimize traditional circuit implementation metrics (e.g. wirelength, critical path delay) and NoC performance metrics (e.g. congestion, bandwidth utilization, latency) when mapping an application design with NoC-attached modules to a candidate NoC-enhanced FPGA architecture. We test our VPR enhancements using a variety of synthetic benchmarks and verify that the placement engine can effectively optimize NoC aggregate bandwidth and meet specified latency constraints. Then, we present a complete flow that integrates VPR with a high-level SystemC architecture simulator, RAD-Sim, that can capture the NoC traffic flows of complete application designs and use it to drive VPR's placement optimizations. We showcase this combined flow using a real application design from the deep learning domain. The results show that our NoC-enhanced VPR flow can result in 2x reduction in NoC aggregate bandwidth (on average) compared to a NoC-agnostic flow, without affecting the design's wirelength or critical path delay.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».