Code generation from a domain-specific language for C-based HLS of hardware accelerators
Code generation from a domain-specific language for C-based HLS of hardware accelerators
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从特定于领域的语言为基于 C 的 HLS 硬件加速器生成代码
DOI：
10.1145/2656075.2656081
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
J. Teich
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
O. Reiche;M. Schmid;F. Hannig;R. Membarth;J. Teich
由于今天的计算机架构变得越来越异构，包括cpu， gpu, dsp，可重构逻辑（fpga）和其他特定应用的处理器在内的大量选项都被考虑到近距离传感器处理。特别是在移动设备上的图像处理领域，在众多的设计挑战中，非常严格的能量预算是至关重要的，这使得嵌入式gpu和fpga成为实现的理想目标。最近，HIPAccframework被提出作为一种基于领域特定语言（DSL）的嵌入式gpu图像处理算法的自动代码生成手段。尽管fpga的高级合成（HLS）取得了巨大进步，但设计人员仍然需要对编码技术和目标架构有详细的了解，以实现高效的解决方案。作为补救措施，在这项工作中，我们提出了基于c语言的HLS的代码生成技术，该技术来自针对fpga的通用高级DSL描述。我们的方法包括fpga特定的存储架构，用于处理点和本地操作员，许多高级转换和自动测试台生成。我们通过将最终的硬件加速器与现有框架在性能和资源需求方面进行比较来评估我们的方法。此外，我们评估了实现的能源效率与软件实现的对比，由hipaccc从相同的代码库生成，在gpu上执行。
As today's computer architectures are becoming more and more heterogeneous, a plethora of options including CPUs, GPUs, DSPs, reconfigurable logic (FPGAs), and other application-specific processors come into consideration for close-to-sensor processing. Especially, in the domain of image processing on mobile devices, among numerous design challenges, a very stringent energy budget is of utmost importance, making embedded GPUs and FPGAs ideal targets for implementation.Recently, the HIPAccframework was proposed as a means for automatic code generation of image processing algorithms for embedded GPUs, based on a Domain-Specific Language (DSL). Despite of huge advancements in High-Level Synthesis (HLS) for FPGAs, designers are still required to have detailed knowledge about coding techniques and the targeted architecture to achieve efficient solutions. As a remedy, in this work, we propose code generation techniques for C-based HLS from a common high-level DSL description targeting FPGAs. Our approach includes FPGA-specific memory architectures for handling point and local operators, numerous high-level transformations, and automatic test bench generation. We evaluate our approach by comparing the resulting hardware accelerators to existing frameworks in terms of performance and resource requirements. Moreover, we assess the achieved energy efficiency in contrast to software implementations, generated by HIPAccfrom the same code base, executed on GPUs.
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DOI：
--
发表时间：
2014
期刊：
IEEE International Conference on Application-Specific Systems, Architectures, and Processors
影响因子：
--
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通讯作者：
D. Ghoshal
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DOI：
10.7873/date.2014.099
发表时间：
2014
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影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
J. Teich
影响因子：
6.2
作者：
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通讯作者：
Hanrahan, Pat
DOI：
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发表时间：
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期刊：
影响因子：
--
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通讯作者：
Allen C.
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10.1007/978-1-4020-8588-8_6
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--
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通讯作者：
J. Cong