Design Space Exploration of Embedded SoC Architectures for Real-Time Optimal Control

要約

リソースが限られているロボットに、移動や操作などの計算量の多いタスクを実行できるようにすることは困難です。
このプロジェクトは、モデルベースの制御アルゴリズムに適した最適なハードウェア計算アーキテクチャを決定するための包括的な設計空間の調査を提供します。
当社は、汎用スカラー、ベクトル プロセッサ、および専用アクセラレータにわたる代表的なアーキテクチャ設計をプロファイリングし、最適化します。
具体的には、CPU、ベクター マシン、ドメイン特化アクセラレータをカーネル レベルのベンチマークとエンドツーエンドの代表的なロボット ワークロードと比較します。
私たちの調査により、定量的なパフォーマンス、面積、使用率の比較が提供され、これらの代表的な個別のアーキテクチャ設計間のトレードオフが分析されます。
アーキテクチャの変更、ソフトウェア、システムの最適化によってボトルネックが軽減され、利用率が向上することを実証します。
最後に、ロボットのワークロードを特殊なアーキテクチャにマッピングするためのエンジニアリング作業を簡素化するコード生成フローを提案します。

要約(オリジナル)

Empowering resource-limited robots to execute computationally intensive tasks such as locomotion and manipulation is challenging. This project provides a comprehensive design space exploration to determine optimal hardware computation architectures suitable for model-based control algorithms. We profile and optimize representative architectural designs across general-purpose scalar, vector processors, and specialized accelerators. Specifically, we compare CPUs, vector machines, and domain-specialized accelerators with kernel-level benchmarks and end-to-end representative robotic workloads. Our exploration provides a quantitative performance, area, and utilization comparison and analyzes the trade-offs between these representative distinct architectural designs. We demonstrate that architectural modifications, software, and system optimization can alleviate bottlenecks and enhance utilization. Finally, we propose a code generation flow to simplify the engineering work for mapping robotic workloads to specialized architectures.

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