Stencil-HMLS: A multi-layered approach to the automatic optimisation of stencil codes on FPGA
Stencil-HMLS: A multi-layered approach to the automatic optimisation of stencil codes on FPGA
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Stencil-HMLS：一种在 FPGA 上自动优化模板代码的多层方法
DOI：
10.1145/3624062.3624543
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Rodriguez-Canal G
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Rodriguez-Canal G
与有效编程FPGA相关的挑战一直是普及HPC工作负载可重新配置架构的主要障碍。然而，新的编译器技术，如MLIR，提供了新的功能，有可能提供的能力，提取特定领域的信息和驱动自动结构的代码为FPGAs.In本文中，我们探讨特定领域的优化stenetron，一个基本的访问模式在科学计算，获得高性能的FPGA通过自动代码结构。我们提出了模板-HMLS，一种自动优化模板代码的多层方法，并引入了HLS方言，将FPGA编程带入MLIR生态系统。使用PSyclone Fortran DSL，我们证明了14-100倍的改进，相对于下一个最好的性能国家的最先进的工具。此外，我们的方法比下一个最节能的方法节能14-92倍。
The challenges associated with effectively programming FPGAs have been a major blocker in popularising reconfigurable architectures for HPC workloads. However new compiler technologies, such as MLIR, are providing new capabilities which potentially deliver the ability to extract domain specific information and drive automatic structuring of codes for FPGAs.In this paper we explore domain specific optimisations for stencils, a fundamental access pattern in scientific computing, to obtain high performance on FPGAs via automated code structuring. We propose Stencil-HMLS, a multi-layered approach to automatic optimisation of stencil codes and introduce the HLS dialect, which brings FPGA programming into the MLIR ecosystem. Using the PSyclone Fortran DSL, we demonstrate an improvement of 14-100 × with respect to the next best performant state-of-the-art tool. Furthermore, our approach is 14-92 × more energy efficient than the next most energy efficient approach.
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