A Regression-Based Approach Towards Estimating the Area, Delay and Leakage Power of Synthesizable FPGA Tiles
Notice bibliographique
Résumé
This work addresses the challenges of estimating the area, delay, and power characteristics of standard cell based FPGA tiles. The area, delay and power characteristics of standard cell based FPGA tiles are typically complicated by non-uniform cell composition and sizes due to synthesis optimizations. Traditional methods that rely on summing the area, delay and leakage power consumption of individual components in FPGA tiles face difficulties because they require accurate determination of cell sizes and compositions first. Automated cell sizing approaches have been proposed to tackle this issue, but they often require refinement when new process technologies are introduced. Additionally, running transistor sizing algorithms across a large number of architectures is computationally intensive and time-consuming. In contrast, our approach investigates a holistic regression-based methodology that directly estimates the area, delay and leakage power of an FPGA tile based on its architectural parameters. By utilizing a regression-based model, a small sample of the design space can be synthesized to create a generalized model that can be used to bypass the complex cell sizing and selection process for the remaining designs. This allows for efficient and scalable estimation that adapts more readily to new technologies and architectures without the need for extensive re-synthesis or optimization runs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».