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Enregistrement W4401335869 · doi:10.1145/3676849

PASTA: Programming and Automation Support for Scalable Task-Parallel HLS Programs on Modern Multi-Die FPGAs

2024· article· en· W4401335869 sur OpenAlex
Moazin Khatti, Xingyu Tian, Ahmad Sedigh Baroughi, Akhil Raj Baranwal, Yuze Chi, Licheng Guo, Jason Cong, Zhenman Fang

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

RevueACM Transactions on Reconfigurable Technology and Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceField-programmable gate arrayHigh-level synthesisScalabilityEmbedded systemTask (project management)Computer architectureFIFO (computing and electronics)Parallel computingComputer hardwareOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, the adoption of FPGAs in datacenters has increased, with a growing number of users choosing High-Level Synthesis (HLS) as their preferred programming method. While HLS simplifies FPGA programming, one notable challenge arises when scaling up designs for modern datacenter FPGAs that comprise multiple dies. The extra delays introduced due to die crossings and routing congestion can significantly degrade the frequency of large designs on these FPGA boards. Due to the gap between HLS design and physical design, it is challenging for HLS programmers to analyze and identify the root causes, and fix their HLS design to achieve better timing closure. Recent efforts have aimed to address these issues by employing coarse-grained floorplanning and pipelining strategies on task-parallel HLS designs where multiple tasks run concurrently and communicate through FIFO stream channels. However, many applications are not streaming friendly and many existing accelerator designs heavily rely on buffer channel based communication between tasks. In this work, we take a step further to support a task-parallel programming model where tasks can communicate via both FIFO stream channels and buffer channels. To achieve this goal, we design and implement the PASTA framework, which takes a large task-parallel HLS design as input and automatically generates a high-frequency FPGA accelerator via HLS and physical design co-optimization. Our framework introduces a latency-insensitive buffer channel design, which supports memory partitioning and ping-pong buffering while remaining compatible with vendor HLS tools. On the frontend, we provide an easy-to-use programming model for utilizing the proposed buffer channel; while on the backend, we implement efficient placement and pipelining strategies for the proposed buffer channel. To validate the effectiveness of our framework, we test it on four widely used Rodinia HLS benchmarks and two real-world accelerator designs and show an average frequency improvement of 25%, with peak improvements of up to 89% on AMD/Xilinx Alveo U280 boards compared to Vitis HLS baselines.

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)0,000
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 enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,247 · 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