Abstract-Som växande strömavledning och termiska effekter störde den stigande klockfrekvensen trenden och hotade att ogiltigförklara Moores lag, datorindustrin har bytt sin väg till högre prestanda genom parallell bearbetning. Ökningen av flerkärniga system inom alla datorområden har öppnat dörren för heterogena multiprocessorer, där processorer med olika beräkningsegenskaper kan kombineras för att effektivt öka prestandan per watt för olika applikationskärnor. GPU:er och FPGA:er blir mycket populära i PC-baserade heterogena system för att påskynda beräkning av intensiva kärnor av vetenskapliga, bild- och simuleringstillämpningar. GPU:er kan köra hundratals samtidiga trådar, medan FPGA:er tillhandahåller anpassad konvergens för mycket parallella kärnor. Att utnyttja den parallellism som finns i dessa tillämpningar är dock för närvarande ingen tryckknappsuppgift. Ofta måste programmeraren exponera applikationens finkorniga parallellism med hjälp av speciella API:er. CUDA är en sådan parallell computing API som drivs av GPU industrin och håller på att vinna betydande popularitet. I detta arbete anpassar vi CUDA-programmeringsmodellen till ett nytt FPGA-designflöde som kallas FCUDA, som effektivt kartlägger den grova och finkorniga parallellismen som exponeras i CUDA på det omkonfigurerbara tyget. Vårt CUDA-till-FPGA flöde använder AutoPilot, en avancerad hög nivå syntes verktyg som möjliggör hög abstraktion FPGA programmering. FCUDA är baserad på en käll-till-källa sammanställning som omvandlar SPMD CUDA gängblock till parallell C-kod för AutoPilot. Vi beskriver detaljerna i vårt CUDA-till-FPGA-flöde och demonstrerar den mycket konkurrenskraftiga prestandan hos de resulterande kundanpassade FPGA-multikärniga acceleratorer. Såvitt vi vet är detta det första CUDA-till-FPGA-flödet som visar tillämpligheten och den potentiella fördelen med att använda CUDA-programmeringsmodellen för högpresterande datorer i FPGA.
FCUDA REF ] anpassar CUDA-programmeringsmodellen till ett FPGA-designflöde, som kartlägger den grova och finkorniga parallellismen som exponeras i CUDA på det omkonfigurerbara tyget.
FCUDA: Enabling efficient compilation of CUDA kernels onto FPGAs
{'venue': '2009 IEEE 7th Symposium on Application Specific Processors', 'journal': '2009 IEEE 7th Symposium on Application Specific Processors', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}