NEURAL NETWORK BASED PERFORMANCE ESTIMATION METHODOLOGY OF FPGA FPU IP’S FOR THE DESIGNS WITH HIGH PERFORMANCE REQUIREMENTS

Authors : Vecdi Emre LEVENT

Pages : 54-68

View : 18 | Download : 8

Publication Date : 2021-02-28

Article Type : Research Paper

Abstract :Yüksek hassasiyet ile hesaplama yapılması gereken uygulamalarda fixed point sayı gösterim sistemi yerine floating point sayı gösterimi tercih edilmektedir. Bunun başlıca nedeni floating point sayı gösteriminin çok daha geniş aralıkta sayıları ifade edebiliyor olmasıdır. Floating point aritmetik işlem ünitelerinin tasarımı zor bir süreç olduğundan ötürü, FPGA üzerinde bir algoritma tasarım sürecinde floating point içeren aritmetik işlemler için, FPGA tasarım firmalarının insert ignore into journalissuearticles values(Xilinx, Intel gibi); sağladığı floating point ünitelerin kullanımı tercih edilebilmektedir. FPGA üretici firmalarının sunmuş olduğu IP’lerin kullanımı tercih edildiği durumda ise bu IP’lerin alan kullanımı, çıkabilecekleri maksimum frekans parametrelerinin tasarımdan önce tahmin edilmemesidir. Bu durum özellikle sistemin çıktısını maksimum olacak şekilde bir gereksinim olduğunda, minimum alan ile maksimum frekansı veren floating point ünitelerinin elde edilme ihtiyacını doğurmaktadır. Ancak en basit bir floating point ünitesinin sabit bir gecikme değeri ile bile ne kadar alan kaplayacağı ve çıkabileceği frekans değerini elde etmek için işlem gücüne bağlı olarak dakikalarca beklemek gerekmektedir. Bu çalışmada, bir sistemin çıktısının maksimum olma ihtiyacı durumunda, floating point ünitelerinin en yüksek performanslı olanlarını daha sentez yapmadan öngörecek bir metodoloji verilmektedir. Bahsedilen toplu sentez aracı ve yapay sinir ağları yaklaşımı ile doğru FPU seçiminin tasarıma başlanmadan yapılabildiği gösterilmiştir.
Keywords : FPGA, FPU, Yapay Sinir Ağları, Tahmin Etme, Veri Çıktısı