Використання програмованих вентильних матриць (FPGA) стає все більш популярним у сучасному комп’ютерному світі. Це пов’язано з їх можливістю перенастроювання відповідно до конкретних потреб певної програми. FPGA особливо корисні для програм, які вимагають високої продуктивності та низького енергоспоживання. Однак процес проектування FPGA може бути складним і трудомістким. Щоб вирішити цю проблему, дослідники розробили автоматизовану структуру дослідження архітектури та простору FPGA, яку можна використовувати для дослідження наближених прискорювачів.
Цей фреймворк заснований на поєднанні методів машинного навчання та евристичних алгоритмів пошуку. Він призначений для автоматизації процесу дослідження архітектури-простору FPGA. Це означає, що він може визначити найбільш підходящу архітектуру для даної програми, беручи до уваги такі фактори, як енергоспоживання, продуктивність і вартість. Фреймворк також дозволяє досліджувати приблизні прискорювачі, які є спеціалізованими апаратними компонентами, призначеними для прискорення певних операцій.
Фреймворк працює, спочатку генеруючи набір можливих архітектур для певної програми. Потім він використовує методи машинного навчання, щоб оцінити ці архітектури та визначити найбільш підходящу. Нарешті, він використовує евристичні алгоритми пошуку для дослідження приблизного простору прискорювача. Це дозволяє визначити найкращий приблизний прискорювач для певної програми.
Фреймворк успішно використовувався для дослідження наближених прискорювачів для різних програм, включаючи обробку зображень, комп’ютерне бачення та машинне навчання. Він також використовувався для оптимізації продуктивності та енергоспоживання FPGA для різних програм. Загалом ця автоматизована структура дослідження архітектури та простору FPGA є безцінним інструментом для дослідження наближених прискорювачів та оптимізації продуктивності FPGA.
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. Доступ тут.
- Джерело: Plato Data Intelligence: PlatoAiStream
- :є
- $UP
- a
- здатність
- прискорювач
- прискорювачі
- рахунки
- адреса
- AiWire
- алгоритми
- дозволяє
- та
- додаток
- застосування
- архітектура
- ЕСТЬ
- AS
- автоматизувати
- Автоматизований
- заснований
- BE
- ставати
- КРАЩЕ
- by
- CAN
- поєднання
- комплекс
- Компоненти
- комп'ютер
- Комп'ютерне бачення
- обчислення
- споживання
- Коштувати
- дизайн
- процес проектування
- призначений
- розвиненою
- особливо
- оцінювати
- дослідження
- дослідити
- Дослідження
- фактори
- поле
- в кінці кінців
- Перший
- для
- FPGA
- Рамки
- породжує
- даний
- апаратні засоби
- Мати
- Високий
- Однак
- ідентифікувати
- зображення
- in
- У тому числі
- все більше і більше
- безцінний
- питання
- IT
- вивчення
- низький
- машина
- навчання за допомогою машини
- Техніка машинного навчання
- засоби
- Зустрічатися
- сучасний
- найбільш
- потреби
- of
- on
- ONE
- операції
- Оптимізувати
- оптимізуючий
- загальний
- продуктивність
- plato
- Платон АйВайр
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- популярний
- це можливо
- влада
- процес
- обробка
- вимагати
- Дослідники
- Пошук
- Напівпровідник / Web3
- комплект
- Простір
- спеціалізований
- конкретний
- швидкість
- Успішно
- такі
- підходящий
- взяття
- методи
- Що
- Команда
- їх
- Ці
- трудомісткий
- до
- інструмент
- використання
- різний
- бачення
- Web3
- який
- працює
- світ
- зефірнет