PASTA: Programming and Automation Support for Scalable Task-Parallel HLS Programs on Modern Multi-Die FPGAs
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».