Integrating constraint awareness and multiple approximation techniques in high-level synthesis for FPGAs

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Leipnitz, Marcos Tomazzoli
• Orientador(a): Nazar, Gabriel Luca
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Palavras-chave em Português: Síntese de alto nível; Computação aproximativa
• Palavras-chave em Inglês: Design space exploration; Field-Programmable Gate Array
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/252535

A adoção de Síntese da Alto Nível (HLS do Inglês High-Level Synthesis) visando Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) aumentou à medida que as ferramentas mais recen tes de HLS evoluíram para fornecer resultados de alta qualidade enquanto aumentam a produtividade e reduzem o time-to-market. Simultaneamente, inúmeras técnicas de com putação aproximativa (AC do Inglês Approximate Computing) foram desenvolvidas para reduzir os custos de projeto em domínios de aplicação resilientes a erros, tais como pro cessamento de sinais e multimídia, mineração de dados, aprendizado de máquina e visão computacional, para trocar a precisão da computação por economia de área e energia ou melhorias de desempenho. Entretanto, a seleção de técnicas adequadas para cada apli cação e otimização alvo é complexa, porém crucial para resultados de alta qualidade. Neste contexto, muitos trabalhos propuseram incorporar técnicas de AC dentro do fluxo de ferramentas HLS para aliviar a carga de explorar manualmente circuitos aproximados, ou seja, os projetistas podem recorrer a ferramentas de HLS aproximativas (AHLS do Inglês Approximate High-Level Synthesis) para automatizar a exploração das técnicas de AC quando tentarem fazer um projeto atender os requisitos especificados. Entretanto, as metodologias prévias de AHLS não permitem especificar um conjunto de métricas de projeto para orientar a exploração de circuitos aproximados para atender às otimizações pretendidas. Além disso, esses métodos normalmente estão vinculados à uma única técnica de aproximação ou à um conjunto de técnicas de difícil extensão, cuja exploração não é totalmente automatizada ou orientada por objetivos de otimização. Por tanto, as ferramentas AHLS disponíveis ignoram os benefícios de expandir o espaço de projeto, misturando diversas técnicas de aproximação para atingir objetivos específicos de projeto com o mínimo de erro. Esta tese propõe que uma metodologia AHLS consciente das restrições para FPGAs capaz de identificar automaticamente combinações eficientes de múltiplas técnicas de AC para diferentes aplicações e otimizações de projeto seria uma opção promissora para gerenciar o esforço de projeto para adoção do paradigma de pro jeto AC enquanto otimiza a qualidade dos resultados. Resultados experimentais sobre um conjunto de aplicações de processamento de sinais e imagem mostram que, em média, uma redução de cerca de 30% na medida do erro, variando de 9,5% a 52% dependendo das restrições alvo (recursos, tempo de execução de pior caso, ou ambos), pode ser obtida quando comparada a abordagens que não são conscientes das restrições e que dependem de metodologias de projeto sem restrições ou com restrições de erro. Além disso, melho rias adicionais variando de 5% a 30% (cerca de 18% em média) podem ser alcançadas quando a consciência das restrições é explorada com múltiplas técnicas de AC.