基于数据放置的空间加速器映射评估

工作负载的调度策略对充分挖掘空间加速器性能至关重要，需要精确的性能模型来评估工作负载的映射。近期工作提出了各种代价模型来描述空间加速器的数据流。然而，它们对定制化存储层次的表达能力不足，从而导致不精确的性能模型。在本文中，我们提出PolyAcc，一个基于数据放置评估空间加速器上工作负载映射的框架。数据放置关系描述了不同存储层级上数据的时间-空间关系，能够准确捕获硬件单元的运行行为。基于数据放置关系，polyAcc精确分析不同复用模式的数据量并估计包括数据复用、延迟和能耗在内的指标。总体而言，polyAcc紧密匹配GEMM和Conv工作负载的理想执行时间与PE利用率，相较于最先进框架，在对照Eyeriss架构的验证中分别实现了执行时间和能耗估计0.82%、18.8%的提升。