O uso de Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) tem se tornado cada vez mais popular no mundo da computação moderna. Isso se deve à sua capacidade de serem reconfigurados para atender às necessidades específicas de uma determinada aplicação. FPGAs são especialmente úteis para aplicações que exigem alto desempenho e baixo consumo de energia. No entanto, o processo de design de FPGAs pode ser complexo e demorado. Para resolver esse problema, os pesquisadores desenvolveram uma estrutura automatizada de exploração espacial de arquitetura FPGA que pode ser usada para explorar aceleradores aproximados.
Esta estrutura é baseada em uma combinação de técnicas de aprendizado de máquina e algoritmos de busca heurística. Ele foi projetado para automatizar o processo de exploração do espaço arquitetônico dos FPGAs. Isso significa que ele consegue identificar a arquitetura mais adequada para uma determinada aplicação, levando em consideração fatores como consumo de energia, desempenho e custo. A estrutura também permite a exploração de aceleradores aproximados, que são componentes de hardware especializados projetados para acelerar operações específicas.
O framework funciona gerando primeiro um conjunto de arquiteturas possíveis para uma determinada aplicação. Em seguida, utiliza técnicas de aprendizado de máquina para avaliar essas arquiteturas e identificar a mais adequada. Finalmente, utiliza algoritmos de busca heurística para explorar o espaço aproximado do acelerador. Isso permite identificar o melhor acelerador aproximado para uma determinada aplicação.
A estrutura tem sido usada com sucesso para explorar aceleradores aproximados para diversas aplicações, incluindo processamento de imagens, visão computacional e aprendizado de máquina. Também tem sido usado para otimizar o desempenho e o consumo de energia de FPGAs para diversas aplicações. No geral, esta estrutura automatizada de exploração espacial de arquitetura FPGA é uma ferramenta inestimável para explorar aceleradores aproximados e otimizar o desempenho do FPGA.
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