Specialisering av system-on-Chip (SOC) för en viss tillämpning är ett effektivt sätt att öka de prestanda som kan uppnås för en viss nivå av energiförbrukning. Faktum är att kiseltillverkningskostnaderna är tillräckligt låga för att små, anpassade, helt digitala konstruktioner, upp till och med multikärniga mikroprocessorkonstruktioner, ska kunna tillverkas billigt i korta tillverkningskörningar. Kostnader för icke-återkommande konstruktion (NRE) är fortfarande oöverkomliga på grund av den höga erfarenhet som krävs från designingenjören och den stora storleken på designutrymmet. Detta gäller även när endast förverifierade kommersiella off-the-shelf (COTS) Intellectual Property (IP) block används i SOC-designen. I detta dokument presenterar vi en ny maskininlärningsbaserad metod för att generera en applikationsspecifik SOC-design och konfiguration. Detta tillvägagångssätt är helt automatiserat och kan generera nästan optimala tillämpningsspecifika SOC-designer inom timmar snarare än veckor och därmed avsevärt minska både NRE-kostnader och tid till marknad. Våra metodikprofiler viktiga tillämpningsegenskaper med hjälp av simulering av ett litet antal testsystem och maskininlärning baserad förutsägelse för att hitta sannolikt optimala systemkonstruktioner för en given målapplikation. Vi demonstrerar effektiviteten i vår automatiserade designmetodik med hjälp av 82 arbetsbelastningsapplikationer, genererar SOC-design med upp till 10 kärnor och 8 minnesbanker, och visar att våra klassificeringsmedelvärden är upp till 92% av den optimala designprestandan i våra applikationer.
För att minska kostnaderna för icke-återkommande teknik (NRE) och tid till marknad, Almer et al. REF föreslog en maskininlärning baserad metod som automatiskt kan generera nästan optimal tillämpning specifik SoC design inom timmar snarare än veckor.
Selecting the optimal system: automated design of application-specific systems-on-chip
{'venue': "NoCArc '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}