Guac：基于 LLVM-IR 的能源感知和 SSA 方式生成粗粒度合并加速器
硬件体系结构
2024-02-22 v1
摘要
为资源受限和功耗受限的应用程序设计加速器是一项艰巨的任务。高级综合（HLS）通过资源共享来解决这些限制，这是一种在 HLS 绑定阶段进行的优化，将多个操作映射到相同的功能单元。然而，资源共享通常仅限于在基本块内复用指令。相反，通过在 IR 级别进行粗粒度函数合并（CGFM），可以在不受已有指令映射和调度限制的情况下，全局搜索最佳控制和数据流图（CDFG）以进行组合。由 CGFM 生成的合并函数可由 HLS 转换为 RTL，从而产生粗粒度合并加速器（CGMA）。CGMA 在具有相似数据和控制流模式的应用程序中尤其有利可图。以往的工作在没有顾虑哪种 CGFM 算法最能优化面积、功耗和能耗成本的情况下使用 CGFM 生成 CGMA。我们提出了 Guac，一种能源感知和基于 SSA（静态单赋值）的 CGMA 生成方法。Guac 实现了一套新颖的成本模型集合，用于高效的 CGMA 生成。我们还展示了使用 SSA 形式合并控制和数据流图的 CGFM 算法在先前非 SSA CGFM 设计之上 outperform。我们展示了相对于最先进技术的显著面积、功耗和能耗节省。特别是，Guac 在能源节省方面比最近的相关工作提高了一倍以上，同时采用了强大的资源共享基线。
引用
@article{arxiv.2402.13513,
title = {Guac: Energy-Aware and SSA-Based Generation of Coarse-Grained Merged Accelerators from LLVM-IR},
author = {Iulian Brumar and Rodrigo Rocha and Alex Bernat and Devashree Tripathy and David Brooks and Gu-Yeon Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.13513},
year = {2024}
}