L'uso degli FPGA (Field Programmable Gate Array) è diventato sempre più popolare nel mondo informatico moderno. Ciò è dovuto alla loro capacità di essere riconfigurati per soddisfare le esigenze specifiche di una determinata applicazione. Gli FPGA sono particolarmente utili per le applicazioni che richiedono prestazioni elevate e basso consumo energetico. Tuttavia, il processo di progettazione degli FPGA può essere complesso e richiedere molto tempo. Per risolvere questo problema, i ricercatori hanno sviluppato un quadro automatizzato di esplorazione spaziale-architettura FPGA che può essere utilizzato per esplorare acceleratori approssimativi.
Questo framework si basa su una combinazione di tecniche di machine learning e algoritmi di ricerca euristica. È progettato per automatizzare il processo di esplorazione dello spazio architetturale degli FPGA. Ciò significa che può identificare l'architettura più adatta per una determinata applicazione, tenendo conto di fattori quali consumo energetico, prestazioni e costi. Il framework consente inoltre l'esplorazione di acceleratori approssimativi, ovvero componenti hardware specializzati progettati per accelerare operazioni specifiche.
Il framework funziona generando innanzitutto una serie di possibili architetture per una determinata applicazione. Utilizza quindi tecniche di machine learning per valutare queste architetture e identificare quella più adatta. Infine, utilizza algoritmi di ricerca euristica per esplorare lo spazio approssimativo dell'acceleratore. Ciò gli consente di identificare il miglior acceleratore approssimativo per una determinata applicazione.
Il framework è stato utilizzato con successo per esplorare acceleratori approssimativi per varie applicazioni, tra cui l'elaborazione delle immagini, la visione artificiale e l'apprendimento automatico. È stato utilizzato anche per ottimizzare le prestazioni e il consumo energetico degli FPGA per varie applicazioni. Nel complesso, questo framework automatizzato di esplorazione dell'architettura e dello spazio FPGA è uno strumento prezioso per esplorare acceleratori approssimativi e ottimizzare le prestazioni dell'FPGA.
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