While 3D IC technology has been extensively explored for ASICs, their application to FPGAs remains limited. Existing studies on 3D FPGAs are often constrained to fixed prototypes, narrow architectural templates, and simulation-only evaluations. In this work, we present LaZagna, the first open-source framework for automated, end-to-end 3D FPGA architecture generation and evaluation. LaZagna supports high-level architectural specification, synthesizable RTL generation, and bitstream production, enabling comprehensive validation of 3D FPGA designs beyond simulation. It significantly broadens the design space compared to prior work by introducing customizable vertical interconnect patterns, novel 3D switch block designs, and support for heterogeneous logic layers. The framework also incorporates practical design constraints such as inter-layer via density and vertical interconnect delay. We demonstrate the capabilities of LaZagna by generating synthesizable RTL that can be taken through full physical design flows for fabric generation, along with functionally correct bitstreams. Furthermore, we conduct five case studies that explore various architectural parameters and evaluate their impact on wirelength, critical path delay, and routing runtime. These studies showcase the framework's scalability, flexibility, and effectiveness in guiding future 3D FPGA architectural and packaging decisions. LaZagna is fully open-source and available on GitHub.


翻译:尽管3D IC技术在ASIC领域已得到广泛探索,但其在FPGA中的应用仍然有限。现有的3D FPGA研究通常受限于固定原型、狭窄的架构模板以及仅限仿真的评估。本工作提出了LaZagna——首个用于自动化端到端3D FPGA架构生成与评估的开源框架。LaZagna支持高层架构规范、可综合RTL生成及比特流生成,能够实现超越仿真的3D FPGA设计全面验证。通过引入可定制的垂直互连模式、创新的3D开关块设计以及对异构逻辑层的支持,该框架显著拓宽了相较于先前工作的设计空间。同时,框架还整合了层间通孔密度与垂直互连延迟等实际设计约束。我们通过生成可综合RTL(可进入完整物理设计流程以生成电路结构)及功能正确的比特流,验证了LaZagna的能力。此外,我们开展了五项案例研究,探索不同架构参数并评估其对线长、关键路径延迟和布线运行时间的影响。这些研究展示了该框架在指导未来3D FPGA架构与封装决策方面的可扩展性、灵活性和有效性。LaZagna已在GitHub上完全开源。

0
下载
关闭预览

相关内容

3D是英文“Three Dimensions”的简称,中文是指三维、三个维度、三个坐标,即有长、有宽、有高,换句话说,就是立体的,是相对于只有长和宽的平面(2D)而言。
LargeAD:面向自动驾驶的大规模跨传感器数据预训练
专知会员服务
17+阅读 · 2025年1月8日
基于机器学习的FPGA电子设计自动化技术研究综述
专知会员服务
21+阅读 · 2022年11月22日
面向FPGA的布局与布线技术研究综述
专知会员服务
26+阅读 · 2022年9月3日
深度神经网络 FPGA 设计进展、实现与展望
专知会员服务
59+阅读 · 2022年3月26日
深度神经网络FPGA设计进展、实现与展望
专知会员服务
36+阅读 · 2022年3月21日
FPGA加速系统开发工具设计:综述与实践
专知会员服务
69+阅读 · 2020年6月24日
ICRA 2019 论文速览 | 基于Deep Learning 的SLAM
计算机视觉life
41+阅读 · 2019年7月22日
OpenVSLAM:日本新开源”全能“视觉SLAM框架
计算机视觉life
13+阅读 · 2019年6月12日
【学界】DeepMind论文:深度压缩感知,新框架提升GAN性能
GAN生成式对抗网络
14+阅读 · 2019年5月23日
Maplab:研究视觉惯性建图和定位的开源框架
泡泡机器人SLAM
16+阅读 · 2018年4月4日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员