Boosting performance of hls optimization for soc based hardware accelerators
Soc tabanlı donanım hızlandırmalarında hls performansını yükseltme
- Tez No: 619805
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CÜNEYT FEHMİ BAZLAMAÇCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
Yeni nesil, geniş kapsamlı hesaplama algorithmaları yüksek miktarda hesaplama gücüne ihtiyaç duyar. Bu artan ihtiyaca uyum sağlamak için, ısınma ve güç tüketimi gibi problemleri olan CPU veya GPU tabanlı platformlar kullanmanın yanısıra FPGA tabanlı SoC platformları kullanmak da bir seçenek olabilir. Fakat, geleneksel FPGA tasarım yöntemleri ortalama bir yazılım mühendisi için zaman alıcı ve zordur. Yüksek seviye programlama (HLS), FPGA tabanlı sistemleri geliştirirken, donanım mühendisi ihtiyacını ortadan kaldırararak, C-tabanlı dillerin kullanılmasına olanak sağlayan yeni bir yaklaşımdır. Ticari HLS araçları döngü çekirdekleri için otomatik olarak uygulanan veya kullanıcı kontrolünde olan bir dizi optimizasyon yöntemi sunar. Fakat, sunulan optimizasyon yöntemleri sadece komut seviyesinde ardışıklık sağlar ve döngü giriş ve çıkışlarındaki zaman kaybını azaltır. HLS araçlarının bu sınırlı yaklaşımı, HLS aracının kullanımından önce giriş koduna bir takım işlemler uygulanarak genişletilebilir. Bu tez çalışmasında, polyhedral model tabanlı analiz ve optimizasyon yöntemleri kullanılarak iç içe geçmiş döngülere paralellenebilme yetisi kazandırılmış ve HLS aracının giriş koduna uygulanmıştır. Bu yaklaşımın nasıl uygulandığını göstermek için Xilinx firmasının ZYNQ SoC FPGA platformu ve Vivado Design Suite tasarım aracı kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Modern large-scale computing algorithms require huge amount of computational power. In adapting to increasing computation demands, FPGA-based SoC platforms provide an alternative to traditional CPU or GPU units, which suffer from thermal problems, power issues, etc. However, design flow for FPGA based development may be hard and time-consuming for an average software engineer who has limited knowledge about hardware design. A new approach in FPGA-based system development without the need for a hardware engineer is to program the FPGA using high level synthesis (HLS) tools that resembles C-based languages. Commercial HLS tools provide different kinds of automatic and user-defined optimizations for loop kernels such as pipelining, loop unrolling, etc. However, these techniques only provide instruction-level pipelining and reduce loop enter and exit overheads to decrease execution time of algorithms running on programmable logic (PL) side of SoC systems. The limited approach of HLS for loop kernels can be extended by adding front-end operations to input code of HLS tools. In this thesis, we propose a semi-autonomous polyhedral analysis and optimization-based methodology in order to enable course grained parallelization on nested loop structures to increase final design efficiency. Xilinx Zynq SoC FPGA platform and Vivado Design Suite Tool are used in order to show how our proposed approach could be applied.
Benzer Tezler
- Boosting performance of directory-based cache coherence protocols by detecting private memory blocks at subpage granularity and using a low cost on-chip page table
Özel blokların alt sayfa seviyesinde tespit edilmesi ve düşük maliyetli yonga üzeri sayfa tablo kullanılmasıyla dizin temelli önbellek tutarlığı verimliliğinin artırılması
MOHAMMAD REZA SOLTANİYEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. ÖZCAN ÖZTÜRK
- Efficiency in rehearsal: A study on choral conducting methodology
Prova verimliliği: Koro şefliği metodolojisi üzerine bir çalışma
BURAK ONUR ERDEM
Doktora
İngilizce
2020
Müzikİstanbul Teknik ÜniversitesiMüzik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YELDA ÖZGEN ÖZTÜRK
- Self-supervised learning for unsupervised image classification and supervised localization tasks
Denetimsiz görüntü sınıflandırma ve denetimli yer saptama görevleri için öz-denetimli öğrenme
MELİH BAYDAR
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE AKBAŞ
- Analyzing and boosting the performance of explicit result diversification methods for web search
Web'de arama için kullanılan açık sonuç çeşitlendirme yöntemlerinin performanslarının incelenmesi ve iyileştirilmesi
MEHMET AKÇAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İSMAİL SENGÖR ALTINGÖVDE
- İşletme performansını ve iş doyumunu artıran örgütsel konfigürasyonlar
Organizational configurations boosting enterprise performance and job satisfaction
ALPEREN EKREM ÇELİKDİN
