多目标高级合成对fpga的发展

文摘

传统上,高级合成(HLS)现场可编程门阵列(FPGA)设备是一种方法论,转换行为描述,timing-independent规范,synthesizable抽象级别,像寄存器传输级。这个过程可以在一个框架,称为设计空间探索(DSE),这有助于确定最佳设计通过解决调度、分配、和绑定的问题,三是np难问题。以这种方式,由于增加了复杂性的现代数字电路的设计与fpga的容量,设计师提出小说HLS技术能够执行自动优化。HLS有几个矛盾的指标或目标函数,如延迟、区域,电力、电线长度,数字噪音,可靠性和安全性。出于这个原因,它适用于应用多目标优化算法(恐鸟),它可以处理不同的目标函数之间的权衡。在过去的二十年里,一些恐鸟已经被应用于解决这个问题。介绍了综合分析不同的恐鸟适合FPGA执行HLS设备。我们强调恐鸟的重要方面,即优化方法、中间结构的优化,执行HLS技术解决,和基准测试和性能评估用于实验。此外,我们将展示如何优化多个目标的分析目前的算法和优化的目标函数。最后,我们提供见解和建议的解决方案为主要研究在这一领域的挑战。

1。介绍

现场可编程门阵列(fpga)的设计是由高级合成(HLS)。HLS也被称为行为合成或合成建筑,这个过程将一个算法描述synthesizable寄存器传输级(RTL)网表。HLS允许设计者在更高层次的抽象工作通过使用高级语言如C / C定义硬件描述。通常,行为描述,也称为算法级设计或系统级设计,定义了输入、输出,数据流的行为在算法执行的操作。内心,这个描述通常是代表(作为一个中间结构)与一个非循环有向图。它建立了数据依赖关系表示数据流和输入/输出关系的设计1]。任何行为描述,可能会有许多可能的RTL实现,每个人有自己的特性。

1.1。高级合成

HLS可以执行下一个框架,称为设计空间探索(DSE),这有助于使用调度计算最佳设计,配置,和绑定技术。所有这些任务都是np难问题(2]。调度定义了如何设计操作将被安排到时钟周期。分配决定了硬件资源的类型和数量(例如,功能单元(付),存储,或者连接组件)需要满足设计约束。绑定,也称为赋值映射和模块的选择,决定了每个变量(在每个时钟周期)将与一个傅。正如Coussy等人所说,“分配、调度和绑定可以同时被执行或在特定序列取决于所使用的策略和算法”([3];5页)。

在[4),HLS fpga和HLS工具的演变与简略讨论了优化;根据本文,HLS是很重要的,因为很明显,(我)软件程序员想用FPGA器件加速任务,所以不了解硬件描述语言(HDL)硬件描述语言(vhdl)(非常高速集成电路硬件描述语言)(VHSIC)或者Verilog-they可以创建电路设计;(2)设计在更高层次的抽象导致增加生产力;例如,软件调试速度比硬件调试;和(iii)这个过程有很多潜在的执行优化。最近,HLS被应用到各种应用程序的性能和能耗有显著的好处。例如,[5]提供了一个案例研究比较HLS和手写的RTL实现,在HLS达到大幅减少延迟。另一个例子是一个卷积神经网络开发的6),展示HLS支持复杂算法的能力。HLS,此外,还有许多实际应用的多目标优化应用,例如,定制的处理器设计找到一个优化的架构(7),水印提供保护作者在可重用的知识产权(IP) (8,探索一种低成本的木马安全硬件(9]。

1.2。多目标优化高级合成

有几次机会在HLS执行优化调度、分配和绑定。这些优化天生非常多目标,相互冲突的目标函数。处理这种情况下,有必要应用多目标优化算法(恐鸟)。这些算法保持冲突的指标之间的权衡。致力于解决多目标优化问题的一组目标函数 同时必须优化。一个多目标优化问题,所有应该最小化目标函数可以定义为 在哪里D被称为决策空间。图像的设置O从预测结果 称为目标空间,空间目标向量属于的地方。一个客观的向量 占主导地位 当且仅当所有的组件等于或优于相应的组件吗和至少一个组成部分是严格更好。为一个多目标优化问题,所有目标函数是最小化的,帕累托可以被定义为主导地位

一个点如果没有其他的解决方案是帕累托最优 主导。帕累托最优解决方案是帕累托最优 。帕累托阵线是帕累托最优的图像在目标空间 (10]。解决这个问题应该近似帕累托面前,而不是单一的解决方案。解决方案质量通常表示帕累托的主导地位。

总是这样,想要找到一个近似具有良好的收敛性和多样性。收敛是接近理想的点的集合。图1提供两个例子PF近似(两个目标函数的最小化)。第一个情节(左)包含一组解决方案的一些地区不覆盖,所以这PF并不吸引人因为PF的决策者可能失去重要的信息,第二个(右)显示了一个前面有一个很好的传播解决方案(多样性)。

根据HLS文学,作者试图优化目标函数后,如图2。(我)延迟是时间的总数步骤或时钟周期。它也被称为控制步骤、时间延迟或性能。这个目标可以取代了吞吐量,给出的比例乘以输入延迟的工作频率的大小。这些系统级规范定义的行为描述。(2)区域是总占领组件的设备,即。付+寄存器(11]。它也被称为内存或空间。(3)权力是总能耗(动态功率+静态功耗)。(iv)线的长度是衡量整个互连长度加上连接组件使用的设计,基于全球路由步骤。它也被称为一个互连或数据路径。这个测量必须计算后绑定。(v)数字噪声是计算错误的估计加噪声传播设计包含实数时,考虑浮点精度。当真正的数字是由有限数量的比特表示,这将导致损失的信息,通常被认为是噪音。它也被称为误差传播。(vi)可靠性指的是需要避免的存在软错误(中子引起的失败和阿尔法粒子)。软错误发生的概率取决于哪些类型的还要更多用于设计操作因为一些付非常适合某些类型的操作。(七)温度应该为每一个设计最小化由于温度变化和热点地区在一个FPGA可引起电子故障。(八)安全是抵御攻击,例如,知识产权保护和逆向工程的攻击。这个目标也被称为鲁棒性。

这些指标应该最小化;可靠性和安全性必须最大化。根据审核状态的艺术,我们在这个调查中,我们发现多目标优化工作假设目标函数发生冲突,但只有一个工作验证一些目标函数在冲突12]。根据上述情况,表1总结了可能的八个目标函数之间的冲突。与符号✓马克冲突的目标函数,我们演示了通过收益矩阵(12]。一些作者认为的目标函数发生冲突,因为他们使用多目标的方法显示✓象征。然后,与象征 ,我们指示我们假设相冲突的目标函数,根据已知的FPGA器件的内部结构。最后,象征意味着我们不知道这两个目标函数是冲突的。

1.3。贡献

图3是一个欧拉图的优化方法应用到HLS黑本文的主题领域中的亮点。十字路口的优化方法有三个主要阶段(HLS、逻辑综合和布局合成)参与电路实现到FPGA器件所示(13]。考虑到多目标优化的分区优化,本文在HLS FPGA设备的多目标优化。例如,HLS简略优化是不被认为是在这个调查。

总之,这个调查的小说的贡献包括以下:(1)回顾HLS技术与艺术的状态多目标优化(2)恐鸟的描述和比较适用于HLS,分析优化方法、HLS技术、中间结构进行优化,目标函数、成本分配策略,和基准用于实验(3)主要研究挑战的识别在这个领域应该学习在不久的将来和笔记如何解决这些问题,包括一个假设的大挑战HLS作为许多客观进行八个目标函数的优化问题

剩下的纸是组织如下。部分2讨论了相关的调查,而部分3概述了多目标优化技术在HLS。在第四节,开放的问题。最后,我们讨论我们的结论部分5和勾勒未来在这个领域工作。

2。相关的调查

HLS的起源可以追溯到警报系统(14),由IBM开发的t·j·沃森研究中心在1969年,但直到2003年(15),这个任务是作为FPGA器件的组合多目标问题进行了研究。自那时以来,一些调查关于优化目标函数的数量(不管)在HLS FPGA设备已经出版。的工作(16]提供了一个分类的优化在HLS中间表示的基础上使用,如数据流图(DFG)或控制脱硫(细化),和HLS执行的任务,即调度、分配和绑定。它还列举了研究基于最初的转换行为的描述。的调查17)包括HLS优化的几种方法和框架。首次在这一领域,手稿提到多目标优化,甚至解释了一些目标函数。它也提出了在优化技术细节,例如,如何使用不同类型的内部结构进行优化。四年后,18HLS]描述了一个回顾,也解释了算法和学术软件应用优化方法。

文献[19)提出了调查的内存、力量和HLS温度优化技术,解释如何将这些目标函数的重要性已经处理,分析它们之间的关系(权衡)。他们也写笔记开放问题,如订单低功率的优化和代码生成。中给出的调查(20.处理最受欢迎的三个目标函数:延迟,区域,和权力。本文提出的多目标优化方法和分类的metaheuristics使用。回顾bioinspired优化技术,提出了在21),包括几个进化多目标的方法。他们提出了关于使用进化计算和硬件设计细节。艺术的状态HLS软件工具的研究(22),包括一些软件工具的比较和评估。作者还提出一个分类的输入语言的软件工具。尽管HLS的调查提供了一个综合分析软件工具(商业和学术),它没有提到工具进行多目标优化。概述了(23]提到策略解决内镜下动态慢动作影像问题通过减少设计时空。技术相比,基于他们的性能改进。他们还包括几个多目标的方法和配方的性能指标。

总之,重要的是要注意,没有以前的论文是完全集中在主题区域的恐鸟在HLS FPGA器件,本文的主要贡献。

3所示。多目标方法为FPGA设备高级合成

在本节中,在HLS恐鸟的艺术状态的FPGA器件。

为了提供一个可视化表示的调查中,我们创建了一个在线关系图可以在http://201.174.122.25/moo_hls_fpga [24]。

创建图表的(25图书馆和安排的edge-weighted指定算法;在图所示的图4。这张图允许您搜索论文在HLS多目标优化。圆形灰色节点是论文的艺术和引文的数量计算使用谷歌学者,是由圆圈的大小表示。当选择一篇文章,这篇文章是一个蓝色的节点。红色的盒子里多目标方法进行分类。紫色的盒子,恐鸟是有组织的。在浅蓝色框中,显示成本分配策略;目标函数是黄色框所示。绿色的盒子,基准进行分类;最后,在蓝盒子,编译器技术。

边缘与多目标文件之间的连接方法,作业成本,目标函数,本文使用的基准,编译器技术和农业部。图5是图的一个例子,该论文(26]是灰色的节点,多目标的方法是一个分支界限法,帕累托统治成本分配策略,脱硫和细化是编译器技术,而分支和X是农业部,面积和权力是目标函数,最后,实验进行了细化工具集的基准。在这种情况下,灰色的节点(27,28)至少有一位作者的论文常见的蓝色节点。

3.1。优化的方法

优化方法可以分为以下两类(29日]:(1)编译器技术。行为是由一个非循环有向图描述,如脱硫、细化,Synchronous-DFG (SDFG) Loop-Array依赖图(LADG),时间标记图(TMG)测序和绑定图(小企业),前缀图,图问题,规范图(细化和脱硫是最常用,见图6)。所有这些中间结构有相同的目的,代表行为的语义描述。这种技术需要,在优化之前,将(编译)行为描述转化为结构,优化后,转换优化结构RTL (RTL代)。图7介绍了编译器的总体框架技术。组件库的行为描述和输入,在后者描述了FPGA器件的特点。多目标优化过程必须执行调度、分配和绑定。一般来说,输出是一个HDL代码准备EDA软件工具执行逻辑合成和布局。(2)HLS工具作为一个黑盒。这些方法探索设计空间使用商业和学术HLS工具作为黑盒。这些方法调用软件工具选择目标函数。这种技术更舒适的代码,因为没有必要担心编译,RTL一代,和估计;但它是强烈依赖于选定的软件工具。变化的调度、分配和绑定是通过模拟任务,旋钮设置,编译指示指令,或者分析注释内行为描述。图8介绍了方法的总体框架使用HLS工具作为一个黑盒。这种方法有较高的计算成本,因为在每个迭代中所选HLS工具重新编译RTL的行为描述和再生。

图9基于[显示了multiobjecive的分类方法30.]。在这个调查中,我们关注的是高亮显示的盒子在HLS恐鸟。

六个多目标方法已经被作者在这一领域,研究组织为精确或近似方法。根据图9,这些方法分支和X,问题特定的启发式,single-solution-based启发式,上优于方法,进化算法,群体智能系统。图10显示六个多目标方法代表了我们在艺术的状态关系图。例如,在图中,我们可以看到分支和X方法是使用最少的因为它有最少的边缘。另一方面,最常用的是群体智慧系统多目标方法。

接下来,我们解释每种方法突出显示在图9。(1)在具体方法(30.),分支和X搜索在整个解空间,探索通过动态构建树的根节点代表了要解决的问题。执行的优化是把问题细分成更简单的子问题。(2)问题特定的启发式顾名思义,特别是基于问题的方法。自己可以获得良好的效果,但不能一般适用于其他问题。(3)单一的解决方案基于metaheuristics函数作为走在当地社区在搜索空间(30.]。(4)上优于方法近似PF利用机器学习模型,通过构成学习使用训练集的分类或回归问题的实例。然后,在决策过程模型行为。(5)进化算法以人群为基础的metaheuristics,解决方案选择和复制使用变异操作符(例如,突变和重组)。组件来设计一个进化算法主要有以下几点:表示,选择策略,繁殖策略,和替换策略。以人群为基础的metaheuristics共同概念。他们从一个随机的初始种群开始。之后,创建一个新的人口在每一代取代当前的人口。这个过程迭代直到满足停止条件。(6)群体智能系统是另一个基于metaheuristic,这些系统受物种的集体行为,如蚂蚁、蜜蜂和黄蜂。这些算法的主要特点是简单和nonsophisticated代理人;他们在搜索空间和相互合作的间接沟通(30.]。

在[30.)认为,最好是使用基于metaheuristics比精确的多目标优化问题的方法。原因是,确切的方法,如果目标函数数量的增加,算法设计比较复杂。同样,基于metaheuristics比单一的解决方案基于metaheuristics因为人口的解决方案帮助与多样性保护PF,也因此收敛。

另一方面,在多目标优化,能够比较解决方案,有必要应用成本分配策略。对于一个给定的解决方案,成本分配成本策略映射到一个向量(几个目标函数)成一个单一的值。图11基于[显示了成本分配策略的分类30.),我们强调HLS的文学作品。

接下来,我们按时间顺序描述HLS FPGA设备的具体工作。

3.2。分支和X方法

在[26,27),开发了一个分支定界算法,能够生成nondominated解决方案的细化工具集(31日]。细化,进行多目标优化与帕累托主导技术考虑区域和力量指标(见图5)。一年之后,在28],发表了相同的作者,biobjective提案提出了具有类似特征,考虑到付,支持动态电压和频率。分公司的出版物和X方法稀缺,由于他们的无能处理多目标问题和他们陷入局部最优的可能性很高。

3.3。问题特定的启发式方法

摘要(32)是第一个应用程序的一个模糊推理系统(FIS)与多目标优化问题的焦点。根据脱硫提出了三个建议:一个模块选择方案在HLS使用模糊逻辑,DFG的分配过程,和调度的脱硫处理时间模糊集的特征。两年后,(33)提出另一个问题特定的启发式分解的基础上架构配置图(ACG)。在[34),一个贪婪算法来优化延迟和面积进行了研究。作者详细分析了目标函数的估计。两年后,(35傅]探索power-area权衡在HLS通过动态分配网络流量使用脱硫表示重新绑定。在[36),一个层次因素方法同时优化延迟,区域,和功率进行了研究。作者在37]研究了贪婪算法来最小化,权力,和数字噪声作为目标函数。介绍一种分析精度分析方法基于量化误差传播模型。

森古普塔等人提出了几个论文优先因素启发式(1,38- - - - - -41]。拟议的方法试图解决内镜下动态慢动作影像相关的几个问题,如精度评价,在评价的时候耗尽,并探索过程的自动化。此外,调度,配置,和绑定和几位DSP基准测试和现实世界的问题。与此同时,(42]介绍了混合优先级因素启发式和FIS雇佣一个聚合方法和模糊的优势来优化延迟,区域,和权力。提出的混合探索应用于不同DSP基准,和这些方法提供加速度相比,内镜下动态慢动作影像的方法。内镜下动态慢动作影像的混合启发式和FIS优先考虑的因素是在(43]。优先级因子的组合方法和模糊搜索技术,快速、准确,用于评估和选择的建筑设计空间。其他混合的方法,提出了使用一个聚合方法(44),这是一个优先考虑的因素的组合启发式和依赖矩阵的算法。这个迭代启发式方法有一个相当好的探索运行而延迟和面积作为目标函数。克里希纳et al。45)提出了一个不同的混合启发式,这是优先考虑的因素的结合启发式和贪婪算法来优化延迟和权力。这项工作也有一个设计减少执行时间,提供增加加速度与其他迭代时的建议。

另一个金融中间人是在(46),模糊的成本分配策略的主导地位。它在加速达到显著改善与一个真正的基准。蛮力搜索基于小蝰蛇和乘数是由(47]。作者认为是代码级别转换一起建筑水平优化和对计划数据通路的影响。同一作者再次优化延迟和面积,但这一次基于与梯度启发式修剪(48,49]。工作(50)提出了一种聚类方法在编译指示行为指令使用PF近似优化延迟和面积。在[51),一个时间表和绑定启发式与网络流重新绑定。傅工作雇佣了一个动态分配策略在HLS实现权力和区域之间的妥协。参考文献(52- - - - - -54)提出了一个使用二进制搜索算法探索设计空间采用一个ACG。另外,内镜下动态慢动作影像是解决的问题(55,56通过基于D-logic探索)。这些是数学模型的能力、延迟和面积指标,确定性修剪广阔的设计空间的一个子集有效设计变量在不影响设计的速度和质量。

HLS设计需要一个有效的勘探方法与能力,以确定最优/算法调度解决方案和模块选择以显著的速度和精度。基于这个想法,57基于至上]引入了启发式选择器(年代值)度量与矩阵的拓扑方法。大部分的研究都集中在使用一个HLS工具和编译指示指令作为一个黑盒,和[58是另一个例子。在这种情况下,分而治之算法与CHStone基准使用(59]。通过分析注释,在60,61年),一个贪婪算法来优化延迟和面积的聚合方法。这种方法是完全自治的,它包含了区域和频率约束。的工作(62年)提出了一个完全自动化的C-to-FPGA框架来解决这个问题。这种技术可以满足硬件资源约束(便条簿大小),同时积极利用数据重用。这种方法也可以用来减少芯片上的缓冲区大小受带宽限制。在[29日修剪),迭代方法可以处理多个循环的内镜下动态慢动作影像在fpga。

介绍了许多方法,能够大大减少变异的数量进行分析优化设计的选择使用最小执行时间。摘要(63年)提出了一个基于图形合并问题特定的启发式方法处理延迟,区域,和权力。分配和调度实现可重构阵列的Verilog HDL和合成的RTL表示使用Xilinx ISE设计套件。图像融合方法是验证的结果表明,该地区分配图合并技术不如可重构阵列使用多路复用器。有关目标函数数字噪声(以及区域),(64年)研究了由分而治之算法固定位宽度优化点。在[65年),作者提出了分层内镜下动态慢动作影像方法,可以加快勘探和还可以执行增量DSE HLS tool-each避免重新运行一个完整的勘探时间源的变化,基于循环冗余校验(CRC),方法是用来检测行为描述的更改(源代码)。

范教授等。66年)提出了一个启发式基于一个访问模式由LADG模拟器减少设计空间的尺寸。调度和绑定启发式HLS容错FPGA的应用提出了(67年]。作者指出,将冗余集成到HLS是一个有吸引力的方法,使合成迅速探索不同的权衡免费为设计师。在[68年),作者提出一个多目标优化的快速估计周期数和FPGA设计的区域使用美国特丽硬件定义语言(DHDL)。他们估计考虑可用的片外存储器带宽和片上资源的数据路径和路由、以及影响从附近地区包装等低级优化和逻辑重复。一年之后,线性规划的多目标优化研究[69年,70年)和彩色区间图的方法是研究[71年,72年]。

3.4。单一的解决方案基于Metaheuristics

聚合方法包括改变一个多目标优化问题转化为一个或一组monoobjective此类问题。它包括使用一个聚合函数结合不同的目标函数成一个简略的功能f通常以线性的方式: 的权重 和 。然而,使用数值方法只是合理时产生帕累托最优解(30.]。Zwolinski和白肢野牛15)优化延迟和面积的聚合方法,从多目标扩展到monoobjective用一个简单的权向量(见方程(3))。在接下来的两年,另一个从这个新兴研究领域发表的三种方法,其中之一是73年)与metaheuristics为基础的单一的解决方案。在这种情况下,模拟退火,随机搜索帕累托,和禁忌搜索算法,选择弱优势作为成本分配策略的特点。在[74年),使用了类似的方法使用模拟退火。这个时候编译指示指令而不是模拟配置。摘要(75年]研究了权衡权力和细化安全评估。本文认为知识产权保护作为一种新的内镜下动态慢动作影像的目标函数。

3.5。上优于方法

近年来机器学习方法已经被使用,几乎所有人使用HLS工具作为一个黑盒(见图8)。这些技术总是执行调度、分配和绑定,因为HLS工具负责执行。在[76年),机器学习算法,作者确定了PF近似只采样和合成设计空间的一小部分。内镜下动态慢动作影像获得PF的近似设计配置一套有针对性的指标(在这种情况下延迟和面积)是开发的49]。使用响应面方法与帕累托执行调度优势,分配和绑定。同年,(77年)研究基于随机森林方法和结果优于其他黑盒的选择。本研究同时优化相同的目标函数(延迟和面积),但这一次使用旋钮设置创建特殊的搜索过程。一年之后,创建一个基于模拟退火的机器学习方法的HLS内镜下动态慢动作影像(78年使用编译指示指令)。这种方法使用一个标准的模拟退火炉来生成一个训练集,并使用这组来实现决策树。开发的延迟和面积优化(79年)使用一种自适应阈值Non-Pareto消除(ATNE)。这种方法侧重于理解和评估不准确,而不是专注于回归精度提高。他们雇佣五OpenCL应用程序行为描述来进行实验。

另外一个策略提出了在80年),称为基于集群的启发式,一个开源项目。勘探方法分为五个步骤:初始抽样,集群,集群选择、星团内勘探,intercluster探索。马等。81年)提出了一种高斯过程回归同时优化延迟,区域,和权力。机器学习应用于预测PF近似的蛇在物理领域中,因为它是不可行的HLS工具对于许多详尽运行架构的解决方案。另一方面,(82年]HyperMapper 2.0开发的,方法和相应的软件框架,在内镜下动态慢动作影像fpga处理多目标优化。这种方法也可以结合先验知识从用户的搜索。另一种随机森林方法提出了(83年),其重点是硬件循环展开HLS指令。

3.6。进化算法

进化算法适合解决内镜下动态慢动作影像。第一个是在84年),利用加权和的遗传算法(WSGA)。这是第一次建议区和数字噪声目标函数。此外,相同的作者提出了一个扩展类似DFG-based方法(85年- - - - - -88年),但与权力作为一个额外的目标函数。在这个领域最重要的贡献之一是提供(89年),因为他们解释multichromosome方法的使用,因此,更可行的代表并发调度和分配任务。

强度帕累托进化算法2 (SPEA2),利用帕累托主导地位,是一个更聪明的多目标算法执行搜索。在2006年,这是第一次使用这个问题(90年)与两个目标函数,(91年有三个目标函数。另一种进化算法,利用帕累托的主导地位Nondominated排序遗传算法二世(NSGA-II),它使用拥挤距离的多样性保护技术。该算法在HLS第一次使用FPGA设备(92年- - - - - -94年)优化延迟和面积。一年后,这些提案改善,解决方案的的表示(编码)(95年- - - - - -97年]。

在[98年,99年),一个动态的组合WSGA和蚁群优化(ACO)算法。在这种方法中,与WSGA生成初始信息素分布,然后算法用于获取解决方案。动态切换条件进行了讨论。在[One hundred.,101年),SystemCoDesigner软件工具,它提供了一个快速内镜下动态慢动作影像和行为SystemC快速原型模型。工作(102年)提出了一种多目标进化算法的嵌入式系统的硬件软件分区,和MediaBench基准103年)被选为测试。安德森和哈立德(104年)应用简单的进化多目标优化算法(SEAMO),会联想算法删除参数化的设计空间核心并确定PF近似模拟。加快HLS使用昂贵的评估解决方案建模和健身(成本)继承了(105年]。他们使用NSGA-II延迟和面积优化的细化。作品(11,106年,107年)提供一个不同的方法对以前的。这项研究采用multichromosome表示在89年),但包含了一个精确的估计。方法基于NSGA-II通过DFG MediaBench基准,评估结果表明它的收益率相比,改进的解决方案更好的多样性WSGA方法。

在[108年- - - - - -111年),作者解决调度、分配和使用WSGA绑定。提出的方法结合了新播种过程两个特殊父染色体以及启发式负载因素,保证了最终的解决方案总是算法根据用户指定的约束。在[112年),一个完全自动化的设计流程,利用多目标内镜下动态慢动作影像,使运行时资源管理进行了研究。他们开发了一种技术,识别最有前途的操作点通过分析信息来自两个软件仿真和硬件合成。使用贪婪的优化是通过进化多目标优化算法(GEMO)。谢弗和若林史江113年]证明了可行性应用NSGA-II结合一个基于机器学习的预测模型。HLS工具,它是一个基于黑盒方法,创建了一个预测模型从一个训练集,直到达到一个给定的误差阈值。然后,继续探索避免耗时的合成和使用预测模型模拟的新配置。HLS FPGA设备通过学习自动机遗传算法(LAGA)研究了114年]。根据这项工作,调度和分配进行脱硫,同时优化延迟和面积。

在另一个例子,115年)提出了一个技术area-delay权衡使用剩余负载解码启发式遗传算法综合DSE的调度和分配。他们使用聚合方法作为成本分配策略。工作(116年)总结了一组技术,提出了在以前的论文,主要是(11]。这项工作将解释如何处理延迟的同时优化,区域,和权力。同年,(117年)发布另一个染色体表示随着驱动循环展开系数综合勘探和数据路径通过WSGA细化的调度。在[118年内镜下动态慢动作影像方法),延迟和面积的优化进化算法基于编译指示指令。一年之后,119年]描述另一个应用程序的NSGA-II优化延迟和功率与NCBI BLASTP基准(120年]。其他方法使用预测模型来避免后每个需要探索新的配置。在[121年),一个专门的内镜下动态慢动作影像的fpga提出了基于修剪算法,自适应窗口的方法提取设计候选人进一步HLS后(逻辑)合成。自适应窗口是基于学习方法的灵感来自于竞争对手惩罚竞争学习(RPCL)模型,以分类设计需要合成。

在[12),一种方法应用两个优化连续。作为第一个优化,几个metaheuristic HLS基于多目标优化的算法应用于(116年]。作为第二优化,减少附近地区的逻辑进行了合成阶段。本文展示了一些属于不同设计阶段的优化能够共存。一年后,作为一个扩展,许多客观优化第三algorithm-Nondominated排序遗传算法(NSGA-III)是应用于122年第一次这个问题。在[123年),延迟和功率优化提出了。在这种情况下,一个SDFG用于建模DSP应用程序。在[124年),作者集中于寻找最小的微体系结构为一个特定的目标延迟。他们使用编译指示指示与S2CBench基准(125年]。的作者(126年)注册一个新维度的多目标优化问题,可靠性。这种方法是由两个主要阶段。第一个执行HLS内镜下动态慢动作影像导致平衡曲线设计的延迟,区域,和可靠性。第二阶段找到最可靠的系统延迟和面积的限制,实现时间和空间冗余,或者两者的混合使用任何组合由探险家发现的微体系结构。

3.7。群体智能系统

这个家庭的算法直到2006年才出现在这一领域,当127年,128年实现一个算法执行调度和分配考虑目标函数延迟和面积。比较粒子群优化(PSO)和进化算法NSGA-II WSGA是(11]。根据他们的工作,可以看出,WSGA相比,PSO在运行时显示了相当大的改进与同等质量的解决方案。该综合方法(129年)包括一个全面的映射过程和复杂的战略评估的解决方案。他们介绍了PSO内镜下动态慢动作影像方法细化延迟和功率平衡。

一种自适应的内镜下动态慢动作影像框架集成的粒子群优化(i-PSO)呼吁延迟和功率为目标函数在HLS提出了130年),包括灵敏度分析的算法。使用PSO的内镜下动态慢动作影像数据路径在HLS也提出了131年- - - - - -134年],MediaBench基准和另一个DSP基准(本文不提供详细的指标名称)来测量数据的同时探索路径的优化质量和循环展开因素。其他作者发表类似的战略,但延迟和面积进行优化(135年,136年]。作者在137年描述一个方法解决内镜下动态慢动作影像的问题,基于细菌觅食优化算法(BFOA)。他们也以类似的方式研究BFOA,延迟和功率进行优化(138年- - - - - -144年]。提出的勘探方法是模拟经营的可行的温度范围大肠杆菌细菌为了模仿生物的生命周期。Mishra和森古普塔(7)研究提出MOPSE延时和功耗之间的权衡,一种自适应多目标算法基于内镜下动态慢动作影像。森古普塔和Mishra145年)描述了一个方法解决内镜下动态慢动作影像问题基于加权和粒子群优化(WSPSO)有两个加速度系数的变体,层次结构时变加速度系数和常数加速度系数。

编译器的方法执行延迟,区域,和权力的优化提出了(146年),一个更好的行为的萤火虫在模拟退火算法(基于单一的解决方案metaheuristic)脱颖而出。这个metaheuristic有竞争力的执行时间,相比,例如,进化算法。研究[136年基于自动化DSE)描述了一种方法和循环展开系数使用高级转换期间使用PSO area-delay权衡。使用细化,147年- - - - - -155年描述方法的基础上k-cycle在HLS瞬时故障安全数据通路。Bhuvaneswari [116年]研究了脱硫优化延迟multichromosome结构,区域,和电力使用几个算法,包括群体智慧和进化算法。多目标优化中执行(9,156年),考虑到一个有趣的话题,安全信息处理硬件木马。在[157年),一种低成本(延迟和面积)的方法,依赖于PSO metaheuristic探索与优化展开特洛伊担保计划。本文还提供了安全与特定的木马(导致计算输出的变化),而该地区和延迟约束由用户提供。在[158年),一种低成本优化的木马行为水平的安全计划单和嵌套循环细化研究。

其他例子中使用这种类型的metaheuristic可以在找到8,159年),和多变量签名编码动态水印嵌入一个IP设计。这些调查使用相同的内镜下动态慢动作影像框架与PSO优化延迟和面积。的作者(160年,161年)提出了萤火虫算法的调度和分配使用MediaBench DFG基准和另一个DSP基准(本文没有详细的指标名称给出)。除此之外,这些论文报告的灵敏度分析,提供了一个良好的调优算法控制参数进行内镜下动态慢动作影像导致更快的收敛。

模糊转换的过程是一个原始的应用程序或设计成一个功能相当的形式使逆向工程过程更复杂。作者在162年)提供了一个结构模糊方法保护HLS IP核的设计阶段。该方法专门针对IP核的保护涉及复杂的循环。的作者(163年,164年)创建了一个多目标优化(延迟和面积),它可以处理低成本的可复用IP核的功能混淆。工作(165年)是第一个将开关装置和延迟期间从调度延迟估计存储元素。他们提供了一个BFOA出平衡的内镜下动态慢动作影像方法,包括综合延迟估计通过考虑合并后的延迟付,开关设备,存储元素直接从调度。结果表明改进实现一个更现实的延迟比先前的方法估计的过程。

在[166年),作者提出了一种优化的延迟和面积混淆JPEG编解码器IP核心设计使用基于粒子群在内镜下动态慢动作影像。和[167年]引入了模糊故障安全设计通过与延迟和面积混合变换算法的目标函数。在[168年),BFOA实现低成本(延迟和面积)IP设计执行。和[169年]研究了实现延迟和功率最小化算法结合IP功能锁定。

3.8。分析、比较和主要发现

图12显示所有使用的恐鸟。这个图表证据,除了论文多年来的增加,群体智慧系统被研究最多的。进化算法也被使用,由于染色体可以生成简单的方法。

分析成本分配策略在HLS,标量方法是最常用的。在这些策略中,聚合(或加权)方法唯一一个研究,因为它是简单。在过去的十年里,更多的方法如dominance-based方法和指标方法已经被使用。

在图13多年来,成本分配策略使用。在图14,成本分配策略所示,在该关系图,聚合和帕累托统治是最常用的方法。

估计目标函数,代表,以不同的方式计算(特别是延迟,区域,和力量,见图15)。

作者提出了很多方法来表示电路设计,因此,估计需要耦合的数据结构表示(例如,染色体表示进化算法)。至少有一个延迟,区域,和权力指标存在于几乎所有的作品在这个调查。因此,随着时间的推移他们的评估方法变得复杂。在数据16和17使用编译器技术,我们可以看到目标函数和一个HLS工具作为一个黑盒;重要的是要注意,延迟,区域,和权力脱颖而出。

此外,由于技术收益矩阵,(12]表明延迟的目标函数,区域,和权力的冲突。它展示了重要性和多目标的方法解决这个问题。然而,直到现在,没有解决优化过程同时考虑所有八个目标函数。最客观的功能被使用的论文(86年- - - - - -88年)处理四个(被视为许多目标优化问题)。与HLS工具的优化作为一个黑盒,目标函数已经延迟,区域,因为这些力量,和可靠性是可以获得的软件工具。

对于优化方法,多样性是收敛一样重要。因此,恐鸟应该多样性保护技术与统计密度估计。从这个意义上讲,以下技术已经应用于HLS FPGA设备:最近邻和直方图([30.];p . 343)。这些技术是隐式内许多恐鸟机制。例如,NSGA-II使用最近邻技术(拥挤距离)和NSGA-III使用直方图(参考点)。

所使用的基准来评估这些技术是非常重要的实验,比较,并验证结果。在艺术的状态,我们可以发现MediaBench,也称表达基准,是最常用的。介绍了MediaBench (103年)绩效评估的解决方案在微处理器体系结构应用于多媒体和通信系统。图18显示使用的基准状态的艺术被认为是在这个调查。

尽管如此,许多论文已经使用DSP基准像(170年)或实际的基准(33]。在提出的基准31日)是由作者提出的使用分支和X的方法。S2CBench基准(125年)是用于优化建议,使用编译指示指令搜索过程。另一方面,完美的基准(171年中引用)是(69年,70年]的加速器广域运动图像(WAMI)申请SystemC规范。谢弗等人使用(172年]在[50,74年,113年)与编译指示指令优化延迟和权力。实验(62年,66年,123年]5应用程序执行从多面基准套件(PolyBench) [173年),一个基准测试回路和数组相关的问题。另一个基准测试用于编译指示指示和剖析注释CHStone,实际的基准程序套件基于c的HLS [59]。它是基于使用的学习方法和问题特定的启发式。其他基准的使用是ACM / SIGDA基准(174年]在[7,116年],Linpack基准[175年]在[75年在NCBI的BLASTP [],120年]在[119年),BDTI DSP (176年]在[162年],和战略卫生行动中心基准套件[177年]在[83年]。

除了基准,一个更好的方法来测量的性能优化方法是通过质量指标。然而,质量指标研究了几个文件,(12,29日,49,58,65年,66年,73年,77年,79年- - - - - -82年,91年,102年,113年,118年,121年- - - - - -123年,134年,145年,178年]。使用一些质量指标是平均距离参考集(adr) (179年),ε(180年),超体积(181年R],在[182年]。adr是最常见的质量指标,通常用百分比表示。它是基于两个PF之间的归一化距离近似 : 在哪里 和米是目标函数的数量。高价值的adr报告劣质近似,而低表明有很好的近似P。

这些作品的主要结论可以概括如下。回顾和分析后的状态艺术对fpga在HLS恐鸟,我们发现只有一纸证明,一些目标函数在冲突12]。这是一个重要方面;在其他出版物中,作者假设目标函数冲突。另一方面,审核状态的艺术,我们得出这样的结论:没有调查,允许研究人员说明相关的所有相关的工作,为fpga在HLS恐鸟。本文旨在帮助开展新的研究在这个领域。在这个调查中,我们专注于组织论文根据恐鸟,成本分配策略,目标函数,基准,编译器技术。这一分析,我们发现,群体智慧系统和进化算法是最常用的。最常用的图形中间结构脱硫和细化。聚合方法和帕累托统治最常用的成本分配策略。此外,8个目标函数的研究,最优化功能区域,权力,和延迟。 Regarding the benchmarks, MediaBench and other DSPs are the most used in these studies.

4所示。开放的问题

在本节中,提出了未来的挑战。此外,一些想法如何接近他们所提到的:(1)使用是非常重要的质量指标来衡量PF的收敛性和多样性,而不是观察只有一些解决方案的收敛性在PF近似,在大多数的论文。超体积的质量指标是一个不错的选择,因为它的措施为主的体积空间从下面有界参考点和它能够同时测量收敛性和多样性(183年,184年]。(2)温度研究了几个文件(185年,186年用简略的方法)。这个目标函数应该研究和多目标的方法,由于温度是在冲突与导线长度为目标函数,因为如果使用的增加,需要更多的联系。(3)大挑战是HLS与8个目标函数的优化问题:延迟,区域,电力、电线长度、数字噪声、可靠性、安全性、和温度(见图2)。我们想把FPGA设计师和研究人员创建一个新的表示解决方案,包括调度、分配、和约束力,所有这些目标函数可以被估计。然后,我们确认的收益矩阵,这八个目标函数是冲突。之后,有必要使用许多客观优化算法如NSGA-III [187年,188年)或MOEA / D (189年)来解决这个问题。最后,与许多客观优化,可以获得的结果进行了分析。(4)开发更多的目标函数估计方法:线长度、数字噪音,可靠性、安全性、和温度,这是一个充满机会的领域,研究人员可以开发这些指标的估计增加潜在的意图。一种可能性是使用机器学习这一任务。(5)HLS软件工具与多目标优化应该显示PF近似。同时,这些工具应该让设计师选择优化方法和配置最重要的参数是最方便的,因此,设计者可以选择解决方案将在FPGA器件实现。在[190年),提出了可视化技术可以用来改善HLS软件工具。在这个挑战,多目标优化算法的运行时可能被认为是一个弱点相对于现代工具,如Vivado HLS。因此,为了改善这一点,我们提出以下的挑战。(6)由于多目标优化需要大的执行时间,它是可取的,算法执行的死刑在web服务器和高性能计算并行化的潜力,而不是用户。这可以通过开发一个HLS网络软件工具microservices-based体系结构和面向服务的体系结构,而不是单一的应用程序(191年)或使用云计算来简化这个过程。

5。结论

本文提出的多目标优化方法在HLS的艺术。在线图形设计,目的是创建一个可视化表示的调查。总之,分析两个领域的融合进行了:HLS和恐鸟。优化方法是识别和分类,以及内部方面,如中间结构的优化执行;HLS技术;和基准用于实验。此外,这项工作也学习过哪些成本分配策略的算法和优化的目标函数。此外,它是证明多目标HLS是一个知识领域,自2003年以来一直在不断增长,在大范围的调度算法和具体细节,分配,和绑定技术已经解决。完成,我们确定的开放问题,我们提到的一些想法如何接近他们。最主要的就是这个问题必须与八可视化为许多客观优化问题目标函数同时优化。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作已经由著名Nacional de Mexico /提华纳与项目题为“Identificacion de dispositivos de互联网de las科usando aprendizaje变化在硬件描述语言(VHDL)”,与7924.20 - p。Darian雷耶斯费尔南德斯•事件被CONACYT奖学金不支持。433536年。特别感谢Rogelio瓦尔迪兹定于博士生。我们还要感谢博士丹尼尔·e·苍鹭´ndez莫拉莱斯和西班牙著名德提华纳提供财政支持出版的手稿。

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