El uso de matrices de puertas programables en campo (FPGA) se ha vuelto cada vez más popular en el mundo de la informática moderna. Esto se debe a su capacidad de reconfigurarse para satisfacer las necesidades específicas de una aplicación determinada. Los FPGA son especialmente útiles para aplicaciones que requieren alto rendimiento y bajo consumo de energía. Sin embargo, el proceso de diseño de FPGA puede ser complejo y llevar mucho tiempo. Para abordar este problema, los investigadores han desarrollado un marco automatizado de exploración espacial de arquitectura FPGA que se puede utilizar para explorar aceleradores aproximados.
Este marco se basa en una combinación de técnicas de aprendizaje automático y algoritmos de búsqueda heurística. Está diseñado para automatizar el proceso de exploración del espacio arquitectónico de FPGA. Esto significa que puede identificar la arquitectura más adecuada para una aplicación determinada, teniendo en cuenta factores como el consumo de energía, el rendimiento y el costo. El marco también permite la exploración de aceleradores aproximados, que son componentes de hardware especializados diseñados para acelerar operaciones específicas.
El marco funciona generando primero un conjunto de arquitecturas posibles para una aplicación determinada. Luego utiliza técnicas de aprendizaje automático para evaluar estas arquitecturas e identificar la más adecuada. Finalmente, utiliza algoritmos de búsqueda heurística para explorar el espacio aproximado del acelerador. Esto le permite identificar el mejor acelerador aproximado para una aplicación determinada.
El marco se ha utilizado con éxito para explorar aceleradores aproximados para diversas aplicaciones, incluido el procesamiento de imágenes, la visión por computadora y el aprendizaje automático. También se ha utilizado para optimizar el rendimiento y el consumo de energía de FPGA para diversas aplicaciones. En general, este marco automatizado de exploración espacial de arquitectura FPGA es una herramienta invaluable para explorar aceleradores aproximados y optimizar el rendimiento de FPGA.
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