SHF: Small: Collaborative Research: Variation-Resilient VLSI Systems with Cross-Layer Controlled Approximation

SHF:小型:协作研究:具有跨层控制逼近的抗变化 VLSI 系统

基本信息

  • 批准号:
    1525749
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 21万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2015
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2015-08-01 至 2019-07-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Applications driven by human-computer interactions through the five human senses are projected to underpin the next generation of computing. For many of these applications, occasional small errors are often not only acceptable but also bring opportunities for building lighter, cheaper, and more robust systems that use less energy and may have a longer battery life. This project will study how to advance computing technology by allowing deliberate imprecision in hardware implementations through the notion of approximate computing. The outcomes of this project will be a set of design techniques for approximate computing that can become a key component of hardware computing technology, potentially benefiting systems ranging from high performance computing for big data analytics and low power implementation for internet of things. This project will also provide an opportunity for training students with the latest design and computing technology. The research goals of this project are to create new approximate computing techniques to optimize a system at all stages of its life, from design-time to runtime, which can enable cross-layer control of performance-power-precision trade-offs. The research agenda consists of several components. First, new error models with different accuracy-complexity trade-offs will be developed. Second, new design-time optimization techniques, especially hardware resource scheduling and binding in high-level synthesis, will be studied with consideration of approximation, variation, and runtime circuit reconfiguration. Third, compile-time and operating-system-level task mapping/scheduling algorithms will be investigated to make the best use of circuits with various precisions. Last but not least, runtime precision control techniques will be explored in conjunction with dynamic voltage and frequency scaling in order to achieve a smooth trade-off between power and user experience.
通过五种人类感官驱动的人类互动驱动的应用预计将支持下一代计算。对于许多这些应用程序,偶尔出现的小错误通常不仅可以接受,而且还带来了建立更轻,更便宜,更健壮的系统,这些系统使用较少的能量并且可能具有更长的电池寿命。该项目将通过允许通过近似计算的概念在硬件实施中故意不精确地进行不精确的不精确性来研究如何推进计算技术。 该项目的结果将是一套用于近似计算的设计技术,可以成为硬件计算技术的关键组成部分,可能使系统受益,从大数据分析的高性能计算和物联网的低功率实施。该项目还将为培训最新设计和计算技术的学生提供机会。该项目的研究目标是创建新的近似计算技术,以在其生活的各个阶段(从设计时间到运行时)优化系统,从而可以跨层控制性能 - 功率 - 权力折衷。研究议程由几个组成部分组成。首先,将开发具有不同准确复杂性权衡的新错误模型。其次,将研究新的设计时间优化技术,尤其是高级合成中的硬件资源调度和绑定,并考虑使用近似,变化和运行时电路重新配置。第三,将研究编译时和操作系统级的任务映射/调度算法,以充分利用具有各种精确度的电路。最后但并非最不重要的一点是,运行时精度控制技术将与动态电压和频率缩放一起探索,以实现功率和用户体验之间的平稳权衡。

项目成果

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