Der Einsatz von Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) erfreut sich in der modernen Computerwelt immer größerer Beliebtheit. Dies liegt an ihrer Fähigkeit, neu konfiguriert zu werden, um den spezifischen Anforderungen einer bestimmten Anwendung gerecht zu werden. FPGAs sind besonders nützlich für Anwendungen, die hohe Leistung und geringen Stromverbrauch erfordern. Der Designprozess für FPGAs kann jedoch komplex und zeitaufwändig sein. Um dieses Problem anzugehen, haben Forscher ein automatisiertes FPGA-Architektur-Weltraumerkundungs-Framework entwickelt, das zur Erkundung von Annäherungsbeschleunigern verwendet werden kann.
Dieses Framework basiert auf einer Kombination aus maschinellen Lerntechniken und heuristischen Suchalgorithmen. Es wurde entwickelt, um den Prozess der Erkundung des Architekturraums von FPGAs zu automatisieren. Dies bedeutet, dass unter Berücksichtigung von Faktoren wie Stromverbrauch, Leistung und Kosten die am besten geeignete Architektur für eine bestimmte Anwendung ermittelt werden kann. Das Framework ermöglicht auch die Erforschung von Näherungsbeschleunigern, bei denen es sich um spezielle Hardwarekomponenten handelt, die bestimmte Vorgänge beschleunigen sollen.
Das Framework generiert zunächst eine Reihe möglicher Architekturen für eine bestimmte Anwendung. Anschließend werden mithilfe maschineller Lerntechniken diese Architekturen bewertet und die am besten geeignete Architektur ermittelt. Schließlich werden heuristische Suchalgorithmen verwendet, um den ungefähren Beschleunigerraum zu erkunden. Dadurch kann der ungefähre beste Beschleuniger für eine bestimmte Anwendung ermittelt werden.
Das Framework wurde erfolgreich zur Erforschung von Näherungsbeschleunigern für verschiedene Anwendungen eingesetzt, darunter Bildverarbeitung, Computer Vision und maschinelles Lernen. Es wurde auch verwendet, um die Leistung und den Stromverbrauch von FPGAs für verschiedene Anwendungen zu optimieren. Insgesamt ist dieses automatisierte FPGA-Architektur-Raum-Explorations-Framework ein unschätzbar wertvolles Werkzeug zur Erkundung ungefährer Beschleuniger und zur Optimierung der FPGA-Leistung.
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