論文の概要: VeriPy - A New Python-Based Approach for SDR Pipelined/Unrolled Hardware Accelerator Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00006v1
- Date: Thu, 09 Oct 2025 07:04:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.373977
- Title: VeriPy - A New Python-Based Approach for SDR Pipelined/Unrolled Hardware Accelerator Generation
- Title(参考訳): VeriPy - SDRパイプライン/ロールドハードウェアアクセラレータ生成のためのPythonベースの新しいアプローチ
- Authors: Yuqin Zhao, Linghui Ye, Haihang Xia, Luke Seed, Tiantai Deng,
- Abstract要約: ソフトウェア定義無線(SDR)は、フレキシブルでカスタマイズされた通信システムを提供することによって、通信分野において重要な役割を果たす。
SDRアプリケーションの性能を高めるため、ハードウェアアクセラレーターは近年広くデプロイされている。
この研究はPythonベースのHLSツールVeriPyを提案し、これはSDR設計に特化したVerilogのハードウェアアクセラレーターの主流アーキテクチャの両方を生成できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5872014229110214
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Software-defined radio (SDR) plays an important role in the communication field by providing a flexible and customized communication system for different purposes according to the needs. To enhance the performance of SDR applications, hardware accelerators have been widely deployed in recent years. In facing this obstacle, a necessity arises for a high-level synthesis (HLS) tool specifically designed for communication engineers without detailed hardware knowledge. To lower the barrier between SDR engineers and hardware development, this work proposed a Python-based HLS tool, VeriPy, which can generate both mainstream architecture for hardware accelerators in Verilog specifically for SDR designs including unrolled design and pipelined design, requiring no detailed digital hardware knowledge or Hardware Description Languages (HDL). Furthermore, VeriPy supports automatic testbench generation with random input stimulus, an extensible hardware library, performance and resource estimation, and offers strong optimisation potential at both the algorithmic and digital hardware levels. The generated hardware design by VeriPy can achieve up to 70% faster operating frequency compared to pragma-optimised Vivado HLS designs with a reasonably higher resource con-sumption while delivering comparable performance and resource consumption to hand-coded implementations. Regarding code complexity, VeriPy requires no pragmas, completely eliminating the need for low-level hardware knowledge. For straightforward algorithms, the input code length remains comparable to that of Vivado HLS.
- Abstract(参考訳): ソフトウェア定義無線(SDR)は、ニーズに応じてフレキシブルでカスタマイズされた通信システムを提供することによって、通信分野において重要な役割を果たす。
SDRアプリケーションの性能を高めるため、ハードウェアアクセラレーターは近年広くデプロイされている。
この障害に直面すると、ハードウェアの詳細な知識のない通信技術者向けに特別に設計された高レベル合成(HLS)ツールの必要性が生じる。
この研究は、SDRエンジニアとハードウェア開発の間の障壁を低くするため、PythonベースのHLSツールであるVeriPyを提案した。これは、ハードウェアアクセラレーションの主流アーキテクチャをVerilogで生成し、非ロール設計やパイプライン設計を含むSDR設計に特化し、詳細なデジタルハードウェア知識やハードウェア記述言語(HDL)を必要としない。
さらに、VeriPyはランダムな入力刺激による自動テストベンチ生成、拡張可能なハードウェアライブラリ、パフォーマンスとリソース推定をサポートし、アルゴリズムおよびデジタルハードウェアレベルで強力な最適化可能性を提供する。
VeriPyが生成したハードウェア設計は、プラグマ最適化されたVivado HLS設計と比較して最大70%高速な動作周波数を実現し、手書き実装に同等のパフォーマンスとリソース消費を提供する。
コードの複雑さに関しては、VeriPyはプラグマを必要とせず、低レベルのハードウェア知識の必要性を完全に排除している。
単純なアルゴリズムでは、入力コード長はVivado HLSに匹敵する。
関連論文リスト
- Deep Learning-based Techniques for Integrated Sensing and Communication Systems: State-of-the-Art, Challenges, and Opportunities [54.12860202362483]
本稿では,統合型センシング・通信(ISAC)システムにおける深層学習(DL-based)技術の最近の発展と研究を概観的にレビューする。
ISACは、車載ネットワークや産業用ロボティクスなど、多くの新興アプリケーションにおいて、センサーと通信機能の両方を必要とするため、6Gおよびネットワーク以上の重要なイネーブラーと見なされている。
従来の手法の代替として、DLベースの手法は計算複雑性を減らした効率的でほぼ最適のソリューションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-23T22:27:51Z) - Large-Scale Model Enabled Semantic Communication Based on Robust Knowledge Distillation [45.347078403677216]
大規模モデル(LSM)は意味表現と理解に有効なフレームワークである。
しかしながら、それらの直接的なデプロイメントは、しばしば高い計算複雑性とリソース要求によって妨げられる。
本稿では,新しい知識蒸留に基づくセマンティックコミュニケーションフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-04T07:47:18Z) - A2HCoder: An LLM-Driven Coding Agent for Hierarchical Algorithm-to-HDL Translation [22.500705069833373]
大規模言語モデル(LLM)を利用した階層型アルゴリズム-HDL符号化エージェントA2HCoderを提案する。
A2HCoderは複雑なアルゴリズムをモジュラー関数ブロックに分解し、コード生成を単純化し、一貫性を向上させる。
5G無線通信領域における実世界の展開事例を通してA2HCoderを検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-29T01:51:12Z) - ProtocolLLM: RTL Benchmark for SystemVerilog Generation of Communication Protocols [45.66401695351214]
本稿では,広く使用されているSystemVerilogプロトコルを対象とした最初のベンチマークスイートであるProtocolLLMを紹介する。
我々は,ほとんどのモデルがタイミング制約に従う通信プロトコルのSystemVerilogコードを生成するのに失敗したことを観察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-09T17:10:47Z) - NLS: Natural-Level Synthesis for Hardware Implementation Through GenAI [41.03569272854125]
本稿では,システムレベルとコンポーネントレベルの両方で生成人工知能を用いてハードウェアを生成する革新的な手法であるNatural-Level Synthesisを紹介する。
NLSでは、Gen-AIモデルを使用して、自然言語記述を直接ハードウェア記述言語コードに変換することにより、開発、合成、テストステージに深く参加することができる。
我々は,自然言語駆動型HDL合成を容易にするNLSツールを開発し,システムレベルのHDL設計を高速に生成すると同時に,開発複雑性を大幅に低減した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-28T15:46:01Z) - Exploring Code Language Models for Automated HLS-based Hardware Generation: Benchmark, Infrastructure and Analysis [14.458529723566379]
LLM(Large Language Model)は、PythonやC++などのプログラミング言語に使用される。
本稿では,LLMを利用してHLS(High-Level Synthesis)ベースのハードウェア設計を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-19T17:53:59Z) - Using the Abstract Computer Architecture Description Language to Model
AI Hardware Accelerators [77.89070422157178]
AI統合製品の製造者は、製品のパフォーマンス要件に適合するアクセラレータを選択するという、重大な課題に直面します。
抽象コンピュータアーキテクチャ記述言語(ACADL)は、コンピュータアーキテクチャブロック図の簡潔な形式化である。
本稿では,AIハードウェアアクセラレーションのモデル化にACADLを用いること,DNNのマッピングにACADL記述を使用し,タイミングシミュレーションのセマンティクスを解説し,性能評価結果の収集を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-30T19:27:16Z) - ProgSG: Cross-Modality Representation Learning for Programs in
Electronic Design Automation [38.023395256208055]
高レベル合成(HLS)により、開発者はCとC++のソフトウェアコード形式で高レベルな記述をコンパイルできる。
HLSツールは相変わらず、プラグマで表されるマイクロアーキテクチャの決定を必要とする。
本稿では,ソースコードシーケンスのモダリティとグラフのモダリティを深く,きめ細かな方法で相互に相互作用させることができるProgSGを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-18T09:44:18Z) - FPGA-optimized Hardware acceleration for Spiking Neural Networks [69.49429223251178]
本研究は,画像認識タスクに適用したオフライントレーニングによるSNN用ハードウェアアクセラレータの開発について述べる。
この設計はXilinx Artix-7 FPGAをターゲットにしており、利用可能なハードウェアリソースの40%を合計で使用している。
分類時間を3桁に短縮し、ソフトウェアと比較すると精度にわずか4.5%の影響を与えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-18T13:59:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。