Xel-FPGAs：面向FPGA系统的近似加速器的端到端自动化探索框架
摘要：通过统计或机器学习模型，以提供目标应用程序的简单RTL描述，基于ASIC的近似电路经框架Xel-FPGAs，有效地探索现有架构空间，以便为基于FPGA的系统提供适应。使用分层搜索策略测试了我们的框架在多阶段应用上的可扩展性。与默认合成、布局和路径搜索方法相比，Xel-FPGAs框架能够将探索时间缩短高达95％，同时识别出一组改进的Pareto最优设计。完整的框架是开源的，并且可在https://github.com/ehw-fit/xel-fpgas上在线获得。
作者：Bharath Srinivas Prabakaran and Vojtech Mrazek and Zdenek Vasicek and Lukas Sekanina and Muhammad Shafique
论文ID：2303.04734
分类：Hardware Architecture
分类简称：cs.AR
提交时间：2023-08-09