Preserving Power Optimizations Across the High Level Synthesis of Distinct Application-Specific Circuits

要約

私たちは、アプリケーション固有のアクセラレータの高位合成をより高い抽象レベルに推し進めるためのソフトウェア解釈の使用を評価します。
私たちの方法論は、アクセラレータ コンポーネントの消費電力を計算する正式な消費電力モデルによってサポートされており、事前の最適化推定から新しい設計の消費電力を正確に予測します。
Bambu 高位合成ツールを通じて実装されたロボット工学ドメインを代表する 2 つのアクセラレータを使用して、より高いレベルの設計抽象化を活用することで、私たちのアプローチがどのようにして個別の設計全体で電力最適化の再利用を簡素化するかを示します。
結果は研究仮説を裏付けており、+/- 1% 以内の正確な予測を達成しています。

要約(オリジナル)

We evaluate the use of software interpretation to push High Level Synthesis of application-specific accelerators toward a higher level of abstraction. Our methodology is supported by a formal power consumption model that computes the power consumption of accelerator components, accurately predicting the power consumption on new designs from prior optimization estimations. We demonstrate how our approach simplifies the re-use of power optimizations across distinct designs, by leveraging the higher level of design abstraction, using two accelerators representative of the robotics domain, implemented through the Bambu High Level Synthesis tool. Results support the research hypothesis, achieving predictions accurate within +/- 1%.

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