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Enregistrement W4413278532 · doi:10.1109/icfpt64416.2024.11113444

Multiqueue-Based FPGA Routing: Relaxed A* Priority Ordering for Improved Parallelism

2024· article· en· W4413278532 sur OpenAlexafffund
Alexandre Singer, Hang Yan, Guozheng Zhang, Mark C. Jeffrey, Mirjana Stojilović, Vaughn Betz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInterconnection Networks and Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésComputer scienceField-programmable gate arrayParallelism (grammar)Parallel computingRouting (electronic design automation)Task parallelismComputer architectureEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Routing is a critical part of the FPGA CAD flow. Its solution quality greatly impacts design speed and power, and its run time significantly contributes to overall compile time. As FPGA design size grows but per-core CPU performance stagnates, parallel FPGA routing algorithms that can leverage multiple compute cores become increasingly valuable. Most prior work in parallel FPGA routing uses coarse-grained approaches that route nonoverlapping nets in parallel; this work targets a complementary fine-grained form of parallelism in which the shortest-path algorithms that complete a single connection are multi-threaded. We speed up several related shortest path algorithms (Dijkstra's, A*, and directed) by utilizing a concurrencyfriendly but weakly ordered data structure, the MultiQueue, and enhance the algorithms to compensate for its imperfect ordering of partial routings. Compared to the VTR 8+ router, these techniques achieve routing time reductions of <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$18.7 \times$</tex> and <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$13.2 \times$</tex> on average over the Titan benchmark suite when using Dijkstra's and A* path search, respectively, on a 12 -core CPU. These parallel algorithms achieve wirelength and critical path delay quality comparable to the serial router; they are also deterministic and serially equivalent. When applied to directed search routing, the parallel path search achieves a speed-up of <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$1.98 \times$</tex> and a slightly higher quality than the serial VTR router, but is nondeterministic. Thanks to queue improvements, our router at 1-thread is <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$1.7 \times$</tex> faster than VTR's for Dijkstra's and A* search, but comparable in run time for directed search.

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 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)0,001
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 enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,249 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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