تحديد حجم قائمة التحميل والتخزين لدارات تدفق البيانات الفعالة

تنفذ دارات تدفق البيانات جدولة ديناميكية وقد تم استكشافها مؤخرًا كبديل للحلول القياسية لتوليف المستويات العالية (HLS) المجدولة ثابتة. على عكس HLS الثابت، فإن دارات تدفق البيانات تحل الاعتماديات على الذاكرة أثناء وقت التشغيل من خلال استخدام قوائم التحميل والتخزين (LSQs) في واجهة الذاكرة. ومع ذلك، فإن LSQs مكلفة للغاية من حيث الموارد لتنفيذها في نظام مكاني وقد تسبب تدهورًا ملحوظًا في التردد. لذلك، هناك حاجة واضحة لتقليل حجمها وتعقيدها، مع السماح للدائرة باستمرار تحقيق معدل حسابي مرتفع. حتى الآن، لجأ المصممون إلى ضبط عمق LSQ يدويًا (أي عدد إدخالات القائمة) للتوازن بين المساحة والأداء؛ ومع ذلك، فإن هذه الطريقة تستغرق وقتًا طويلاً وغير عملية للتصاميم المعقدة. في هذا العمل، نطور استراتيجية لتحديد عمق LSQ الأكثر تكلفة في دارات تدفق البيانات تلقائيًا مع الحفاظ على أعلى إنتاجية ممكنة للدائرة. نحن نعرض تقنيتنا على مقاييس تم الحصول عليها من كود C مع أنماط وصول مختلفة للذاكرة ونظهر أنها يمكن أن تنتج بفعالية نقاط تصميم Pareto المثلى المطلوبة.