When modern FPGA architecture becomes increasingly complicated, modern FPGA placement is a mixed optimization problem with multiple objectives, including wirelength, routability, timing closure, and clock feasibility. Typical FPGA devices nowadays consist of heterogeneous SLICEs like SLICEL and SLICEM. The resources of a SLICE can be configured to {LUT, FF, distributed RAM, SHIFT, CARRY}. Besides such heterogeneity, advanced FPGA architectures also bring complicated constraints like timing, clock routing, carry chain alignment, etc. The above heterogeneity and constraints impose increasing challenges to FPGA placement algorithms. In this work, we propose a multi-electrostatic FPGA placer considering the aforementioned SLICEL-SLICEM heterogeneity under timing, clock routing and carry chain alignment constraints. We first propose an effective SLICEL-SLICEM heterogeneity model with a novel electrostatic-based density formulation. We also design a dynamically adjusted preconditioning and carry chain alignment technique to stabilize the optimization convergence. We then propose a timing-driven net weighting scheme to incorporate timing optimization. Finally, we put forward a nested Lagrangian relaxation-based placement framework to incorporate the optimization objectives of wirelength, routability, timing, and clock feasibility. Experimental results on both academic and industrial benchmarks demonstrate that our placer outperforms the state-of-the-art placers in quality and efficiency.


翻译:随着现代FPGA架构日趋复杂,现代FPGA布局成为涉及线长、可布线性、时序收敛与时钟可行性的多目标混合优化问题。当前典型FPGA器件包含如SLICEL与SLICEM等异构SLICE单元,单个SLICE的资源可配置为{LUT、FF、分布式RAM、SHIFT、CARRY}。除此类异构性外,先进FPGA架构还引入时序约束、时钟布线、进位链对齐等复杂约束,上述异构性与约束给FPGA布局算法带来日益严峻的挑战。本文提出一种多静电场FPGA布局器,在时序、时钟布线与进位链对齐约束下,综合考虑前述SLICEL-SLICEM异构性。首先,基于静电场构建新型密度公式,提出有效的SLICEL-SLICEM异构性模型。其次,设计动态调整预处理与进位链对齐技术以稳定优化收敛过程。再次,提出时序驱动的线网加权方案以融入时序优化。最终,提出基于嵌套拉格朗日松弛的布局框架,整合线长、可布线性、时序与时钟可行性等优化目标。在学术和工业基准测试上的实验结果表明,本布局器在质量和效率上均优于现有最优布局器。

0
下载
关闭预览

相关内容

FPGA:ACM/SIGDA International Symposium on Field-Programmable Gate Arrays。 Explanation:ACM/SIGDA现场可编程门阵列国际研讨会。 Publisher:ACM。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/fpga/
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
128+阅读 · 2022年4月21日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月5日
Heterogeneous Graph Transformer
Arxiv
27+阅读 · 2020年3月3日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
106+阅读 · 2019年12月19日
VIP会员
最新内容
乌克兰纵深打击如何重塑俄罗斯的战略选择
专知会员服务
1+阅读 · 今天12:25
俄乌战争中关于中程打击无人机部署的经验启示
专知会员服务
0+阅读 · 今天12:08
《基于强化学习的自动化红队测试》
专知会员服务
4+阅读 · 7月23日
伊朗不对称防空战略的演进
专知会员服务
4+阅读 · 7月23日
对抗环境下超视距目标打击的情报支援
专知会员服务
10+阅读 · 7月22日
相关VIP内容
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
128+阅读 · 2022年4月21日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员