L’utilisation de réseaux de portes programmables sur site (FPGA) est devenue de plus en plus populaire dans le monde informatique moderne. Cela est dû à leur capacité à être reconfigurés pour répondre aux besoins spécifiques d'une application donnée. Les FPGA sont particulièrement utiles pour les applications nécessitant des performances élevées et une faible consommation d'énergie. Cependant, le processus de conception des FPGA peut être complexe et long. Pour résoudre ce problème, les chercheurs ont développé un cadre d'exploration automatisé de l'espace et de l'architecture FPGA qui peut être utilisé pour explorer des accélérateurs approximatifs.
Ce cadre est basé sur une combinaison de techniques d'apprentissage automatique et d'algorithmes de recherche heuristiques. Il est conçu pour automatiser le processus d’exploration de l’espace architectural des FPGA. Cela signifie qu'il peut identifier l'architecture la plus adaptée à une application donnée, en tenant compte de facteurs tels que la consommation électrique, les performances et le coût. Le cadre permet également d'explorer des accélérateurs approximatifs, qui sont des composants matériels spécialisés conçus pour accélérer des opérations spécifiques.
Le framework fonctionne en générant d’abord un ensemble d’architectures possibles pour une application donnée. Il utilise ensuite des techniques d’apprentissage automatique pour évaluer ces architectures et identifier celle la plus adaptée. Enfin, il utilise des algorithmes de recherche heuristiques pour explorer l’espace approximatif des accélérateurs. Cela lui permet d'identifier le meilleur accélérateur approximatif pour une application donnée.
Le cadre a été utilisé avec succès pour explorer des accélérateurs approximatifs pour diverses applications, notamment le traitement d'images, la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique. Il a également été utilisé pour optimiser les performances et la consommation électrique des FPGA pour diverses applications. Dans l’ensemble, ce cadre d’exploration automatisée de l’espace et de l’architecture FPGA est un outil inestimable pour explorer les accélérateurs approximatifs et optimiser les performances du FPGA.
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