Notice bibliographique
Résumé
Course-Grained Reconfigurable Architectures (CGRAs) are programmable hardware platforms with coarse-grained programmable logic blocks and word-wide configurable interconnect. In this thesis, we present a high-level compilation framework for the processor + CGRA hybrid systems, where a CGRA is used in tandem with the processor for application acceleration. The input to the framework is a C-language program. The output is a compiled executable for a RISC-V processor, and an optimized dataflow graph (DFG) kernel for acceleration on the CGRA. We utilize the powerful MLIR compiler representation to realize such optimization, mainly targeting sequential rectangular loop access patterns and leveraging the spatial parallelism of the CGRA. We take inspiration from ScaleHLS, which is a compiler exploration framework for high-level synthesis (HLS) on FPGAs. In an experimental study, we show the impact of our kernel optimizations on CGRA performance. Our automatic exploration compiler pass is able to raise kernel throughput, while increasing kernel mappbility. With our automatic generation framework, we aim to take the burden off users from manually crafting both the assembly and kernel representation to run an application on a RISC-V+CGRA hybrid system, thereby raising designer productivity and reducing cost.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».