Accelerating FPGA Prototyping through Predictive Model-Based HLS Design Space Exploration

现场可编程门阵列 仿真 专用集成电路 计算机科学 设计空间探索 高级合成 嵌入式系统 超大规模集成 FPGA原型 计算机体系结构 上市时间 快速成型 过程(计算) 地点和路线 工程类 程序设计语言 经济 机械工程 经济增长
作者
Shuangnan Liu,Francis C. M. Lau,Benjamin Carrión Schäfer
标识
DOI:10.1145/3316781.3317754
摘要

One of the advantages of High-Level Synthesis (HLS), also called C-based VLSI-design, over traditional RT-level VLSI design flows, is that multiple micro-architectures of unique area vs. performance can be automatically generated by setting different synthesis options, typically in the form of synthesis directives specified as pragmas in the source code. This design space exploration (DSE) is very time-consuming and can easily take multiple days for complex designs. At the same time, and because of the complexity in designing large ASICs, verification teams now routinely make use of emulation and prototyping to test the circuit before the silicon is taped out. This also allows the embedded software designers to start their work earlier in the design process and thus, further reducing the Turn-Around-Times (TAT). In this work, we present a method to automatically re-optimize ASIC designs specified as behavioral descriptions for HLS to FPGAs for emulation and prototyping, based on the observation that synthesis directives that lead to efficient micro-architectures for ASICs, do not directly translate into optimal micro-architectures in FPGAs. This implies that the HLS DSE process would have to be completely repeated for the target FPGA. To avoid this, this work presents a predictive model-based method that takes as inputs the results of an ASIC HLS DSE and automatically, without the need to re-explore the behavioral description, finds the Pareto-optimal micro-architectures for the target FPGA. Experimental results comparing our predictive-model based method vs. completely re-exploring the search space show that our proposed method works well.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
学者风范完成签到 ,获得积分10
2秒前
进退须臾完成签到,获得积分10
3秒前
图图发布了新的文献求助10
3秒前
liujinjin完成签到,获得积分10
4秒前
甜甜醉波完成签到,获得积分10
4秒前
小不完成签到 ,获得积分10
5秒前
小心薛了你完成签到,获得积分10
11秒前
与离完成签到 ,获得积分10
11秒前
感性的俊驰完成签到 ,获得积分10
15秒前
疯狂的凡梦完成签到 ,获得积分10
16秒前
桥豆麻袋完成签到,获得积分10
17秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
18秒前
Hello应助幸福的杨小夕采纳,获得10
18秒前
Lighten完成签到 ,获得积分10
19秒前
lyj完成签到 ,获得积分10
20秒前
成就茗完成签到 ,获得积分10
22秒前
ZD完成签到 ,获得积分10
31秒前
33秒前
英姑应助普鲁卡因采纳,获得10
36秒前
冰糕发布了新的文献求助10
38秒前
BettyNie完成签到 ,获得积分10
40秒前
优雅的平安完成签到 ,获得积分10
40秒前
冰糕完成签到,获得积分10
45秒前
47秒前
852应助完犊子采纳,获得10
51秒前
ruochenzu发布了新的文献求助10
52秒前
不想洗碗完成签到 ,获得积分10
54秒前
const完成签到,获得积分10
58秒前
hjx完成签到 ,获得积分10
58秒前
稳重的尔安完成签到,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
缓慢的饼干完成签到 ,获得积分10
1分钟前
saturn完成签到 ,获得积分10
1分钟前
金桔希子完成签到,获得积分10
1分钟前
Breeze完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
昏睡的眼神完成签到 ,获得积分10
1分钟前
文心同学完成签到,获得积分0
1分钟前
demom完成签到 ,获得积分10
1分钟前
duckspy完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038112
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575788
关于积分的说明 11373801
捐赠科研通 3305604
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022