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Síntese de alto nível a partir de VHDL comportamental

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Síntese de alto nível a partir de VHDL comportamental

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Título Síntese de alto nível a partir de VHDL comportamental
Outro título High level synthesis from behavioral VHDL
Autor Nascimento, Francisco Assis Moreira do
Orientador Weber, Taisy Silva
Data 1992
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Curso de Pós-Graduação em Ciência da Computação.
Assunto Pac : Sistemas digitais
Sintese : Alto nivel
Sistemas digitais
Vhdl
[en] Digital system
[en] High level synthesis
[en] Processors
[en] VLSI
Resumo Este trabalho apresenta um sistema de Síntese de Alto Nível — geração automática de uma descrição estrutural no nível RT a partir de uma descrição comportamental algorítmica [MCF 88] —, abordando as tarefas de compilação para representação interna, transformações comportamentais, escalonamento, alocação, mapeamento e gera.são do controle. Sua principal contribuição esta na fase de transformações comportamentais, através da qual é possível explorar globalmente o paralelismo existente na descried° do sistema digital e, de maneira sistemática, pesquisar o espaço de projeto, ou seja, as possíveis implementações para o sistema digital, identificando a que melhor satisfaz as restrições especificadas pelo projetista. A Linguagem de Descried° de Hardware (HDL) usada no sistema de síntese é VHDL que oferece recursos para se descrever comportamento e estrutura, e se especificar restrições de projeto, alem de ter sido adotada como padrão pela IEEE. Parte-se da descried° algorítmica em VHDL comportamental do sistema digital. Tal descrição é compilada para uma representação interna baseada em grafos: cada bloco básico — seqüência de operações sem desvio — e representado por um Grafo de Fluxo de Dados (GFD); a transferência de controle entre blocos básicos — desvios condicionais e incondicionais — é representada pelo Grafo de Fluxo de Controle (GFC); e as relações de hierarquia — entidade, arquitetura, processos, subprogramas — são representadas pelo Grafo de Entidade (GE). O sistema de transformações é tal que a escolha e a ordem da aplicação das transformações possíveis (agrupa blocos consecutivos, agrupa ramos de if, desenrola laços) sobre um GFC gera uma Arvore — a Arvore de Transformações — cujos nodos folha representam os GFD's iniciais e os nodos internos os GFD's obtidos pela transformação aplicada sobre os seus nodos filhos. Construída a Arvore de Transformações, realiza-se um caminhamento em pós-ordem, determinando-se a melhor implementação possível para cada nodo da Arvore de Transformações. Por melhor implementação entenda-se a que, no mínimo, satisfaça as restrições de tempo ou de recursos especificadas pelo projetista. Para cada implementação, obtida usando-se algoritmos de escalonamento, alocação e mapeamento existentes, calcula-se um custo em fungi° dos recursos — unidades funcionais, registradores, interconexões — e do tempo — passos de controle — necessários implementação. Feito isso, caminha-se em pré-ordem pela árvore de Transformações comparando-se o custo da implementação do nodo pai com os custos de implementação dos seus nodos filhos: se o custo dos nodos filhos a maior que o do nodo pai, este é selecionado e seus nodos filhos não são visitados; caso contrario, a transformações que o gerou é descartada e visita-se os nodos filhos. Os nodos selecionados fardo parte da implementação final. O modelo de hardware utilizado adota a divisão clássica de sistema digital em Parte Operativa e Parte de Controle, como apresentada em [DAV 83]. Na implementação do prot6tipo do sistema de síntese escolheu-se, para o escalonamento e a alocação, o algoritmo Force-directed que possui complexidade linear — 0(n2 ) no pior caso — e tem mostrado bons resultados em comparação com os demais existentes [PAU 89]. Para o mapeamento de registradores adotou-se o algoritmo do programa REAL [KUR 87] também de complexidade linear; o mapeamento de unidades funcionais e interconexões baseia-se em [PAN 87]. 0 controlador a obtido diretamente do GFC final: cada nodo representa um estado e as arestas representam as transições entre estados. 0 protótipo foi aplicado a vários exemplos, relatados na literatura, mostrando resultados comparáveis. Aplicando-se o protótipo sobre exemplos com fluxo de controle mais complexo, verifica-se a eficiência do sistema de transformações na exploração do espaço de projeto.
Abstract High Level Synthesis is the automatic generation of a structural description of a circuit at the RT level from a behavioral description at the algorithm level [MCF 88]. In this work, a High Level Synthesis System which deals with the tasks of compilation to internal representation, behavioral transformations, scheduling, allocation, mapping and control generation is presented. Its main contribution is the behavioral transformation process. It makes possible the exploration of the global parallelism in the behavioral description and, systematically, to search the design space in order to find the structure that best fits the resource and timing constraints specified by the designer. The Hardware Description Language (HDL) used in the synthesis system is VHDL, HDL standardized by IEEE, which offers facilities for the behavior description, structure description and for the specification of design constraints. The input to the synthesis system is a behavioral algorithmic VHDL description of the digital system under design. This description is translated to an internal representation based on graphs: each basic block (sequence of operations without branches) is represented by a Data Flow Graph (DFG); the transfer of control between basic blocks (conditional and inconditional branches) is represented by a Control Flow Graph (CFG); the hierarchy of description (entity, architectural body, processes, subprograms) is represented by the Entity Graph (EG). The set of behavioral transformations is such that the selection and sequence of applicable transformations (Merge Consecutive Blocks, Merge If Branches, Unroll Loops, etc.) to a CFG can be represented by a tree, called Transformations Tree. In the Transformations Tree, the leaf nodes represent the initial DFGs and the internal nodes represent the DFGs obtained by the transformations applied on its son nodes. After the Transformation Tree has been generated, a transversal post-order is used to determine the best possible implementation for each node of the Transformations Tree. The best possible implementation is the one that, at least, satisfy the timing and resources constraints specified by the designer. A cost is determined in terms of the timing (control steps) and resources (functional units, registers, interconections, etc.) required by each implementation, which is produced using traditional algorithms for scheduling and allocation. Once the implementation for each node is done, a transversal pre-order is used to compare the implementation cost of a node, with the implementation costs of its son nodes: if the cost of its son nodes is greater, the father node is selected and its son nodes are not visited; otherwise the transformation that produced the father node is discarded, and the son nodes are visited. The selected nodes will be in the final implementation. The hardware model used in the synthesis system adopts the classical division of the digital system in a Data-Path and a Controller, such as presented in [DAV 83]. In the implementation of the synthesis system prototype, the Force-Directed algorithm [PAU 89] was adopted for scheduling and allocation, which has linear complexity — in the worst case 0(n2 ) — and produces good results when compared with other algorithms [PAU 91]. The algorithm of the REAL program [KUR 87] was used for the mapping of registers, which also has linear complexity. The mapping of functional units and interconections uses the ideas from [PAN 87]. The controller is directly obtained from the final GFC: each node represents a state and the transitions between states are represented by the edges. The prototype of the synthesis system, which is implemented in C, on SUN workstations, was applied to various examples of the literature and has showed comparable results. When applied to examples with more complex control flow, the efficiency of the set of behavioral transformations in the design space exploration can be verified.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/26971
Arquivos Descrição Formato
000060013.pdf (21.13Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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