[FPGA 2023] Ánh xạ công nghệ FPGA với phân giải cổng linh hoạt

Mục lục

1. Giới thiệu
2. Vấn đề với các phương pháp hiện tại 2.1. Phương pháp dựa trên lựa chọn 2.2. Phương pháp dựa trên cắt tách
3. Phương pháp giải quyết đề xuất 3.1. Phân giải các cắt tách 3.2. Đánh giá và ưu tiên 3.3. Tối ưu hóa vùng cắt tách
4. Thử nghiệm và kết quả 4.1. So sánh với các phương pháp khác 4.2. Hiệu suất tối ưu hóa cho việc xử lý dữ liệu
5. Kết luận

1. Giới thiệu

Trong bài thuyết trình này, chúng tôi sẽ giới thiệu phương pháp mới để thực hiện ánh xạ công nghệ FPGA bằng cách sử dụng phương pháp cắt tách linh hoạt. Công nghệ FPGA có thể được sử dụng để thiết kế hệ thống logic động, nhưng việc ánh xạ các chức năng và linh kiện lên FPGA vẫn là một thách thức. Phương pháp mà chúng tôi đề xuất sẽ giúp tối ưu hóa quy trình ánh xạ này và đạt được hiệu suất cao hơn.

2. Vấn đề với các phương pháp hiện tại

2.1. Phương pháp dựa trên lựa chọn

Phương pháp truyền thống để ánh xạ công nghệ FPGA là sử dụng các phương pháp dựa trên lựa chọn. Các phương pháp này tạo ra một tập hợp các lựa chọn ánh xạ cho từng cổng vào và sau đó chọn lựa chọn tốt nhất dựa trên một số tiêu chí nhất định. Tuy nhiên, việc tạo ra tất cả các lựa chọn có thể cho mỗi cổng vào tốn nhiều thời gian và không hiệu quả.

2.2. Phương pháp dựa trên cắt tách

Cách tiếp cận khác là sử dụng phương pháp dựa trên cắt tách. Các phương pháp này phân tách hàm logic thành các phần nhỏ hơn có thể được ánh xạ vào các nguyên mảnh FPGA. Tuy nhiên, phương pháp này cũng gặp vấn đề vì số lượng các phần tách có thể tăng lên một cách nhanh chóng cho các hàm logic lớn.

3. Phương pháp giải quyết đề xuất

3.1. Phân giải các cắt tách

Phương pháp mà chúng tôi đề xuất là sử dụng một phương pháp cắt tách linh hoạt. Thay vì tạo ra tất cả các cắt tách có thể cho từng cổng vào, chúng tôi sẽ sử dụng phân giải để chỉ tạo ra một số cắt tách quan trọng nhất và tiếp tục từ đó.

3.2. Đánh giá và ưu tiên

Chúng tôi sẽ sử dụng một hệ thống đánh giá để xác định các cắt tách tốt nhất dựa trên tiêu chí như diện tích và tạo trễ. Chúng tôi cũng sẽ ưu tiên các cắt tách mà có thể chia sẻ được với các cắt tách khác để giảm số lượng cắt tách cần tạo ra.

3.3. Tối ưu hóa vùng cắt tách

Cuối cùng, chúng tôi sẽ áp dụng một phương pháp tối ưu hóa để giảm kích thước của vùng cắt tách. Điều này giúp cải thiện hiệu suất và ổn định của quá trình ánh xạ.

4. Thử nghiệm và kết quả

4.1. So sánh với các phương pháp khác

Chúng tôi đã thực hiện các thử nghiệm so sánh với các phương pháp ánh xạ khác như ABC Logic Synthesis và RPMC, và kết quả cho thấy phương pháp của chúng tôi có hiệu suất tốt hơn. Chúng tôi đã đạt được mức giảm lỗi từ 9.2% đến 12.4% so với các phương pháp khác.

4.2. Hiệu suất tối ưu hóa cho việc xử lý dữ liệu

Chúng tôi cũng đã kiểm tra hiệu suất tối ưu hóa của phương pháp của chúng tôi trong việc xử lý dữ liệu. Kết quả cho thấy rằng phương pháp của chúng tôi có thể tối ưu hóa vùng cắt tách một cách hiệu quả và giảm thời gian xử lý.

5. Kết luận

Phương pháp ánh xạ công nghệ FPGA dựa trên cắt tách linh hoạt mà chúng tôi đề xuất có thể đạt được hiệu suất cao hơn và tối ưu hơn so với các phương pháp truyền thống. Điều này giúp cải thiện khả năng xử lý dữ liệu và giảm thiểu lỗi. Trong tương lai, chúng tôi sẽ tiếp tục nghiên cứu và phát triển nguyên lý tối ưu hóa để cải thiện cách tiếp cận này.

🏆Ưu điểm:

• Tối ưu hóa quá trình ánh xạ công nghệ FPGA
• Hiệu suất cao hơn so với các phương pháp truyền thống

⚠️Nhược điểm:

• Số lượng cắt tách có thể tăng lên nhanh chóng cho các hàm logic lớn

Nguồn tài liệu:

ABC Logic Synthesis

RPMC

Beam Packing