Xel-FPGAs:面向 FPGA 系统中近似加速器的端到端自动化探索框架
硬件体系结构
2023-08-09 v3
摘要
近似电路与加速器的生成与探索已成为实现能效和/或性能提升的重要研究领域。该研究主要集中于 ASIC,但由于二者间固有的架构差异,在部署于基于 FPGA 的加速器系统时未能取得类似收益。本工作中,我们提出一个新框架 Xel-FPGAs,其利用统计或机器学习模型,在给定目标应用的简单 RTL 描述下,有效探索最先进的基于 ASIC 的近似电路的架构空间,使其适配基于 FPGA 的系统。我们还使用分层搜索策略在多阶段应用上评估了框架的可扩展性。与默认的综合、布局与布线方法相比,Xel-FPGAs 框架能够将探索时间减少多达 95%,同时与最先进技术相比,为给定应用识别出一组改进的 Pareto 最优设计。完整框架为开源,可在 https://github.com/ehw-fit/xel-fpgas 获取。
引用
@article{arxiv.2303.04734,
title = {Xel-FPGAs: An End-to-End Automated Exploration Framework for Approximate Accelerators in FPGA-Based Systems},
author = {Bharath Srinivas Prabakaran and Vojtech Mrazek and Zdenek Vasicek and Lukas Sekanina and Muhammad Shafique},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.04734},
year = {2023}
}
备注
Accepted for publication at the 42nd International Conference on Computer-Aided Design (ICCAD), November 2023, San Francisco, CA, USA