FPGAを用いたアクセラレーションシステムにおけるデータパス分類用優良類似度の考察(リコンフィギャラブル応用,デザインガイア2011-VLSI設計の新しい大地-)

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概要

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浮動小数点を扱うアプリケーションの分野で用いられる,FPGAベースのアクセラレータシステムでは,アルゴリズムをハードウェア化する際に回路規模の削減する事が重要である.これまでより多くの規模を削減するために,演算器共有手法と,その前処理としてデータパスの分類手法を提案してきた.本稿では,分類および共有手法適用後の生成ハードウェアが,分類に用いる類似度から受ける影響について,考察を行った.分類手法には,文書検索等で用いられるグラフ分類用k-means法ベースの手法を適用した.FPGAベースの生化学シミュレータを用いて評価を行った結果,分類指標としての最大同型部分グラフは,動作周波数については改善の余地があるものの,使用資源削減,レイテンシ悪化軽減の観点からは優良である事が分かった.
2011-11-21

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