Maximizing Data and Hardware Reuse for HLS with Early-Stage Symbolic Partitioning
Notice bibliographique
Résumé
While traditional High-Level Synthesis (HLS) converts “high-level” C-like programs into hardware automatically, producing high-performance designs still requires hardware expertise. Optimizations such as data partitioning can have a large impact on performance since they directly affect data reuse patterns and the ability to reuse hardware. However, optimizing partitioning is a difficult process since minor changes in the parameter choices can lead to totally unpredictable performance. Functional array-based languages have been proposed instead of C-based approaches, as they offer stronger performance guarantees. This article proposes to follow a similar approach and exposes a divide-and-conquer primitive at the algorithmic level to let users partition any arbitrary computation. The compiler is then free to explore different partition shapes to maximize both data and hardware reuse automatically. The main challenge remains that the impact of partitioning is only known much later in the compilation flow. This is due to the hard-to-predict effects of the many optimizations applied during compilation. To solve this problem, the partitioning is expressed using a set of symbolic tunable parameters, introduced early in the compilation pipeline. A symbolic performance model is then used in the last compilation stage to predict performance based on the possible values of the tunable parameters. Using this approach, a design space exploration is conducted on an Intel Arria 10 Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), and competitive performance is achieved on the classical VGG and TinyYolo neural networks.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».