The Road Less Traveled: Congestion-Aware NoC Placement and Packet Routing for FPGAs
Notice bibliographique
Résumé
To help scale to ever-larger and more complex designs, recent FPGA architectures now integrate network-on-chips (NoCs). NoCs help transfer high-bandwidth data over long distances within the chip without using scarce low-delay long routing wire segments. While NoC-enhanced FPGAs aid system integration and design reuse, they also complicate FPGA computer-aided design (CAD) flows by introducing new constraints and metrics. Placement and routing needs to optimize NoC metrics like latency and bandwidth utilization and avoid link oversubscription (congestion), while simultaneously optimizing the programmable routing resource usage of the design modules attached to NoC routers. In this work we develop several new approaches to reduce NoC congestion while minimizing the impact on other design metrics. First, we incorporate a NoC link congestion cost into the placement engine of the open-source CAD flow, versatile place & route (VPR). Second, we integrate turn model NoC routing algorithms into the placement engine to leverage path diversity to further reduce congestion. On average over a suite of 29 benchmarks combining placement congestion modeling with turn model packet routing reduces NoC congestion by 90.7% at the cost of increasing aggregate bandwidth demand by 4%. In cases where the enhanced placement engine and NoC routing fail to fully resolve congestion, we formulate NoC routing as a boolean satisfiability (SAT) problem. This approach yields significant additional improvements; the combined algorithm reduces congestion by 95.1% compared to the baseline placement. Finally, we enhance the reinforcement learning (RL) agent in VPR’s placement engine by introducing a NoC-aware move type, resulting in an 8.8% reduction in wirelength on designs that make extensive use of the NoC.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».