フィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA) の使用は、現代のコンピューティングの世界でますます一般的になっています。 これは、特定のアプリケーションの特定のニーズを満たすように再構成できるためです。 FPGA は、高性能と低消費電力を必要とするアプリケーションに特に役立ちます。 ただし、FPGA の設計プロセスは複雑で時間がかかる場合があります。 この問題に対処するために、研究者は、おおよそのアクセラレータを探索するために使用できる、自動化された FPGA アーキテクチャ空間探索フレームワークを開発しました。
このフレームワークは、機械学習技術とヒューリスティック検索アルゴリズムの組み合わせに基づいています。 FPGA のアーキテクチャ空間を探索するプロセスを自動化するように設計されています。 これは、消費電力、パフォーマンス、コストなどの要因を考慮して、特定のアプリケーションに最適なアーキテクチャを特定できることを意味します。 このフレームワークでは、特定の操作を高速化するために設計された特殊なハードウェア コンポーネントである近似アクセラレータの調査も可能です。
このフレームワークは、最初に、特定のアプリケーションに対して可能なアーキテクチャのセットを生成することによって機能します。 次に、機械学習技術を使用してこれらのアーキテクチャを評価し、最適なものを特定します。 最後に、ヒューリスティック検索アルゴリズムを使用して、おおよそのアクセラレータ空間を探索します。 これにより、特定のアプリケーションに最適な近似アクセラレータを特定できます。
このフレームワークは、画像処理、コンピューター ビジョン、機械学習など、さまざまなアプリケーションの近似アクセラレータを調査するために使用されてきました。 また、さまざまなアプリケーションで FPGA のパフォーマンスと消費電力を最適化するためにも使用されています。 全体として、この自動化された FPGA アーキテクチャ空間探索フレームワークは、おおよそのアクセラレータを探索し、FPGA パフォーマンスを最適化するための非常に貴重なツールです。
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