Efficient quadratic placement for FPGAs.
Notice bibliographique
Résumé
Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) are widely used in industry because they can implement any digital circuit on site simply by specifying programmable logic and their interconnections. However, this rapid prototyping advantage may be adversely affected because of the long compile time, which is dominated by placement and routing. This issue is of great importance, especially as the logic capacities of FPGAs continue to grow. This thesis focuses on the placement phase of FPGA Computer Aided Design (CAD) flow and presents a fast, high quality, wirelength-driven placement algorithm for FPGAs that is based on the quadratic placement approach. In this thesis, multiple iterations of equation solving process together with a linear wirelength reduction technique are introduced. The proposed algorithm efficiently handles the main problems with the quadratic placement algorithm and produces a fast and high quality placement. Experimental results, using twenty benchmark circuits, show that this algorithm can achieve comparable total wirelength and, on average, 5X faster run time when compared to an existing, state-of-the-art placement tool. This thesis also shows that the proposed algorithm delivers promising preliminary results in minimizing the critical path delay while maintaining high placement quality.Dept. of Electrical and Computer Engineering. Paper copy at Leddy Library: Theses & Major Papers - Basement, West Bldg. / Call Number: Thesis2005 .X86. Source: Masters Abstracts International, Volume: 44-04, page: 1946. Thesis (M.A.Sc.)--University of Windsor (Canada), 2005.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,009 | 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 ».