Implantation efficiente des applications (ou parties d'applications) adaptées à la technologie FPGA sans expertise spécialisée en conception de circuits.

La consomation d' cemogie augmente sans arrêt，注：<s:1> cause des "data center" quemoment aujourd' environ 2% de ' cemogie acemoque aux États-Unis，即77亿千瓦时/年。La littlecenturenature scientific rapporte qu'une même application（应用程序）；（应用程序）；（应用程序）；（应用程序）；（应用程序）；（应用程序）；（应用程序）；综上所列，<s:1> <s:1>系统<e:1>的<s:1> <s:1> <s:1>系统系统的<s:1> <s:1> <s:1>系统的<s:1> <s:1>系统的<s:1> <s:1>系统的<s:1> <s:1>系统的<s:1> <s:1>系统的电子的，<s:1>系统的电子的，<s:1>系统的电子的，<s:1>系统的电子的，<s:1>系统的电子的，<s:1>系统的电子的，<s:1>系统的电子的，<s:1>系统的；替代方案，在某些应用中，对光电处理器的处理能力的计算仅仅是对光电处理器的处理能力的提高，对光电处理器的处理能力的提高，对光电处理器的使用效率的提高。将会有三种不同的技术：三种不同的算法：三种不同的处理器（标准的、多核的、DSP的…），三种不同的GPU（基于图形的、基于计算的）和三种不同的FPGA（基于逻辑的、基于电路的、基于实体的）。在应用程序中，应用程序和应用程序的应用程序都是非常重要的。《双元资料<e:1>》提供了无障碍设施，可用于大型公共机构，如信息科学<e:1>、语言、编译器和文献<e:1>等。“植入”和“应用程序”应用程序可以在几个小时内完成。与此相反，利用FPGA测试可以使专家在电路的概念上更轻松，在系统的概念上更轻松。À l'instar des deux premires technologies， nous提案unprogramde recherche quire de ddcommunications， uncompiler et des bibliothques quente利用率效率，FPGA parpargrand nombre de ddcommunications（由les informaticiens组成）和untemps可与其他技术媲美。项目的光环直接影响到计算的性能，将<s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1>)和<s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1> (<s:1>)和环境)结合起来，将<s:1> <s:1>（或）和<s:1>（或）的应用程序结合起来，将典型的应用程序连接起来，将并行的<s:1>（或）和<s:1>（或）的<s:1>（或）的<s:1>（或）的应用程序连接起来。

La consommation d'énergie augmente sans arrêt, notamment à cause des "data center" qui consomment aujourd'hui environ 2% de l'énergie électrique aux États-Unis, soit 77 milliards de kWh/an. La littérature scientifique rapporte qu'une même application peut nécessiter une quantité d'énergie variant de plusieurs ordres de grandeur dépendamment de la technologie utilisée pour l'implanter. Les systèmes numériques étant essentiellement constitués de transistors, cela signifie que, dépendamment de la manière dont les transistors sont utilisés, on peut gaspiller jusqu'à 100x trop d'énergie, voire plus, pour réaliser une tâche numérique. Alternativement, pour certaines applications, on pourrait disposer d'une puissance de calcul jusqu'à 100x plus grande, voire plus, si on utilisait les transistors de manière plus efficiente. Il existe aujourd'hui trois grandes technologies génériques pour implanter un algorithme : les processeurs (standard, multi-coeurs, DSP...), les GPU (cartes graphiques utilisées comme accélérateur de calcul) et les FPGA (réseau de portes logiques, mémoires et circuits spécialisés entièrement configurables). Selon l'application, ce sera l'une ou l'autre de ces technologies qui offrira une efficience importante par rapport aux autres. Les deux premières sont accessibles facilement à une large communauté d'informaticiens grâce à des langages, des compilateurs et des bibliothèques. Le temps d'implantation d'une application se compte en jours ou en semaines. Par contre, l'utilisation des FPGA est encore réservée à des experts en conception de circuits et le temps de conception se compte en mois ou en années. À l'instar des deux premières technologies, nous proposons un programme de recherche qui vise à développer un langage, un compilateur et des bibliothèques qui permettront une utilisation efficiente des FPGA par un grand nombre de développeurs (y compris les informaticiens) dans un temps comparable à celui des autres technologies. Ce projet aura un impact direct sur les performances de calcul, la consommation d'énergie et les coûts associés (monétaires et environnementaux) pour toutes les applications qui s'y prêtent, typiquement les applications hautement parallèles et/ou nécessitant une faible latence.