现场可编程门阵列 (FPGA) 的使用在现代计算世界中变得越来越流行。这是因为它们能够重新配置以满足给定应用程序的特定需求。 FPGA 对于需要高性能和低功耗的应用特别有用。然而,FPGA 的设计过程可能非常复杂且耗时。为了解决这个问题,研究人员开发了一种自动化的FPGA架构——空间探索框架,可用于探索近似加速器。
该框架基于机器学习技术和启发式搜索算法的组合。它旨在自动化探索 FPGA 架构空间的过程。这意味着它可以考虑功耗、性能和成本等因素,确定最适合给定应用的架构。该框架还允许探索近似加速器,它们是旨在加速特定操作的专用硬件组件。
该框架的工作原理是首先为给定的应用程序生成一组可能的架构。然后,它使用机器学习技术来评估这些架构并确定最合适的一种。最后,它使用启发式搜索算法来探索近似的加速器空间。这使得它能够识别给定应用程序的最佳近似加速器。
该框架已成功用于探索各种应用的近似加速器,包括图像处理、计算机视觉和机器学习。它还用于优化各种应用的 FPGA 的性能和功耗。总体而言,这种自动化 FPGA 架构空间探索框架是探索近似加速器和优化 FPGA 性能的宝贵工具。