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Enregistrement W4385585417 · doi:10.1109/ipdpsw59300.2023.00075

Efficient Data Streaming for a Tightly-Coupled Coarse-Grained Reconfigurable Array

2023· article· en· W4385585417 sur OpenAlexaff
Mahdi Abbaszadeh, Tarek S. Abdelrahman, Reza Azimi, Tomasz Czajkowski, Maziar Goudarzi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInterconnection Networks and Systems
Établissements canadiensHuawei Technologies (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCacheStratixExploitGranularityReuseParallel computingThroughputCPU cacheField-programmable gate arrayHost (biology)Embedded systemOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose, implement and evaluate a data streaming unit (DSU) for a Coarse-Grained Reconfigurable Array (CGRA) that is tightly coupled to its host CPU. The DSU accesses system memory at the granularity of cache lines and streams data to CGRA cells that perform loads, and conversely from CGRA cells that perform stores. The unit supports both direct and indirect accesses, as well as dynamic accesses in which the access location is computed on the CGRA. Further, the DSU can exploit cache line reuse to feed (collect) data on the same cache line to (from) multiple CGRA cells, reducing the number of memory transactions. A prototype DSU is implemented on an Intel Stratix 10MX FPGA that is connected to external DDR4 memory. Evaluation shows that ideal data streaming throughput is achieved for common direct accesses, and for indirect ones when sparsity structure is present. Evaluation also shows that the DSU is effective in exploiting cache line reuse. Thus, we conclude that direct data streaming between memory and CGRA cells is effective.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,407

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)0,0000,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,225 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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