Barselona Süper Bilgisayar Merkezi ve Universitat Politècnica de Catalunya'daki araştırmacılar tarafından "Makinote: RISC-V Tasarımlarının Silikon Öncesi Emülasyonu için FPGA Tabanlı HW/SW Platformu" başlıklı teknik bir makale yayınlandı.
Özet:
"Silikon üretiminden önce çip işlevselliğinin taklit edilmesi, özellikle RISC-V tabanlı tasarımların artan yaygınlığı nedeniyle çok önemlidir. FPGA'ler yüksek hızlı ve yeniden yapılandırılabilir mimarileri nedeniyle bu tür amaçlar için umut verici adaylardır. Bu yazıda, devasa boyutu taklit etmek için çok sayıda FPGA'den (toplamda 96 AMD/Xilinx Alveo U55c) oluşan, Barselona Süper Bilgi İşlem Merkezi'nde (BSC-CNS) barındırılan FPGA tabanlı bir Küme platformu olan Makinote'mizi tanıtıyoruz. RTL tasarımları (750M ASIC hücresine kadar). Ek olarak, bu kadar büyük bir FPGA kümesinin tasarımcıların ihtiyaç duyduğu minimum çabayla kullanımını kolaylaştıracak güçlü bir araç olarak FPGA kabuğumuzu tanıtıyoruz. Önerilen FPGA kabuğu, RTL geliştiricilerinin, örneğin PCIe Gen4, DRAM (DDR4 ve HBM), ETH10g/100g gibi gerekli bağlantı noktalarına otomatik olarak bağlanarak bu tür tasarımı çeşitli FPGA'lara hızlı bir şekilde bağlamaları için kullanımı kolay bir arayüz sağlar. Ayrıca, FPGA kabuğuyla ilişkili araç seti içerisinde RISC-V tabanlı mimarilerden yararlanmak için özel sürücüler sağlanmaktadır. Daha fazla uzantı için aracı çevrimiçi olarak yayınlıyoruz.
Bir RISC-V işlemciyi taklit ederek ve 32 FPGA üzerinde çalışan HPC Challenge uygulamasını deneyerek donanım platformumuzun (yani FPGA kümesi) ve yazılım aracımızın (yani FPGA Kabuğu) verimliliğini doğruluyoruz. Sonuçlarımız, performansın tek FPGA durumuna göre 8 kat arttığını gösteriyor."
Bul teknik kağıt burada. Şubat 2024'te yayınlandı (ön baskı).
Perdomo, Elias, Alexander Kropotov, Francelly Cano, Syed Zafar, Teresa Cervero, Xavier Martorell ve Behzad Salami. “Makinote: RISC-V Tasarımlarının Silikon Öncesi Emülasyonu için FPGA Tabanlı HW/SW Platformu.” arXiv ön baskısı arXiv:2401.17984 (2024).
İlgili Okuma
RISC-V Mikro Mimari Doğrulaması
Bir işlemciyi doğrulamak, talimatların çalıştığından emin olmaktan çok daha fazlasıdır; ancak endüstri, sınırlı bir bilgi tabanından ve birkaç özel araçtan yararlanmaktadır.
Yapay Zeka, Yükselen Talaş Karmaşıklığı Prototiplemeyi Karmaşıklaştırıyor
Sürekli güncellemeler, daha fazla değişken ve watt başına performansa yönelik yeni talepler, tasarımın ön ucunda değişikliklere yol açıyor.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://semiengineering.com/fpga-based-hw-sw-platform-for-pre-silicon-emulation-of-risc-v-designs-barcelona-supercomputing-center/
