論文の概要: StreamBlocks: A compiler for heterogeneous dataflow computing (technical report)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.09333v1
• Date: Tue, 20 Jul 2021 08:46:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-21 20:40:49.992960
• Title: StreamBlocks: A compiler for heterogeneous dataflow computing (technical report)
• Title（参考訳）: StreamBlocks: 異種データフローコンピューティングのためのコンパイラ(技術的レポート)
• Authors: Endri Bezati, Mahyar Emami, J\"orn Janneck, James Larus
• Abstract要約: この作業では、オープンソースのコンパイラとランタイムであるStreamBlocksを導入し、CALデータフロープログラミング言語を使用して、プラットフォーム間で計算処理を分割する。 StreamBlocksは、最高のハードウェア/ソフトウェアパーティションを特定するためのプロファイル誘導ツールを使用して、デザインスペースの探索をサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5293427903448022
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To increase performance and efficiency, systems use FPGAs as reconfigurable accelerators. A key challenge in designing these systems is partitioning computation between processors and an FPGA. An appropriate division of labor may be difficult to predict in advance and require experiments and measurements. When an investigation requires rewriting part of the system in a new language or with a new programming model, its high cost can retard the study of different configurations. A single-language system with an appropriate programming model and compiler that targets both platforms simplifies this exploration to a simple recompile with new compiler directives. This work introduces StreamBlocks, an open-source compiler and runtime that uses the CAL dataflow programming language to partition computations across heterogeneous (CPU/accelerator) platforms. Because of the dataflow model's semantics and the CAL language, StreamBlocks can exploit both thread parallelism in multi-core CPUs and the inherent parallelism of FPGAs. StreamBlocks supports exploring the design space with a profile-guided tool that helps identify the best hardware-software partitions.
• Abstract（参考訳）: 性能と効率を向上させるため、システムはFPGAを再構成可能なアクセラレータとして使用する。 これらのシステムを設計する上で重要な課題は、プロセッサとFPGAの間で計算を分割することである。 適切な分業は事前に予測することは困難であり、実験と測定が必要である。 調査がシステムの一部を新しい言語や新しいプログラミングモデルで書き直す必要がある場合、その高いコストは異なる構成の研究を遅らせる可能性がある。 両方のプラットフォームをターゲットにした適切なプログラミングモデルとコンパイラを備えた単一言語システムにより、新しいコンパイラディレクティブによる単純な再コンパイルが容易になる。 この作業では、CALデータフロー言語を使用したオープンソースのコンパイラとランタイムであるStreamBlocksを導入し、計算を異種(CPU/アクセラレータ)プラットフォーム間で分割する。 dataflowモデルのセマンティクスとcal言語のおかげで、ストリームブロックはマルチコアcpuのスレッド並列性とfpga固有の並列性の両方を活用できる。 streamblocksは、最高のハードウェアとソフトウェアのパーティションを特定するのに役立つプロファイルガイドツールで、デザインスペースの探索をサポートする。

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