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Enregistrement W4385585403 · doi:10.1109/ipdpsw59300.2023.00079

Statically Scheduled vs. Elastic CGRA Architectures: Impact on Mapping Feasibility

2023· article· en· W4385585403 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

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEmbedded Systems Design Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceDataflowParallel computingScheduling (production processes)Latency (audio)Computer architectureEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coarse-grained reconfigurable architectures (CGRAs) are programmable hardware platforms with large ALU-like programmable logic blocks and word-wide configurable interconnect. In statically scheduled CGRAs, operations within an application’s dataflow graph (DFG) are scheduled to occur in specific clock cycles. The specific schedule may mandate register insertion on certain DFG edges so that DFG paths are correctly latency balanced. In elastic (dataflow) CGRAs, no scheduling step is executed, as handshaking is used to trigger a specific DFG operation when its inputs arrive. In this work, we present a mapper that can map applications to static and elastic architectures and study the impact of the static vs. elastic paradigms on CGRA mapping feasibility, and specifically, the consequences of these paradigms on the use of CGRA resources in mapped applications. Experimental results, targeting the popular HyCUBE [1] and ADRES [2] CGRA architectures, show that applications mapped onto statically scheduled CGRAs generally require larger array sizes and have longer interconnect paths relative to the same applications mapped onto elastic CGRAs, with the bloat arising from additional registers to balance path latencies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,683
Score d'incertitude au seuil0,862

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,283 · 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

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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