High-level area-performance-energy estimation framework for FPGA-based accelerators

Les systèmes embarqués sur puce (SoC: Systems-on-Chip) sont devenus de plus en plus complexes grâce à l’évolution de la technologie des circuits intégrés. Les applications récentes nécessitent des systèmes à haute performances. Les FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) peuvent répondre à ces besoins. On retrouve ces FPGA dans de nombreux domaines d’application : systèmes embarqués, télécommunications, traitement du signal et des images, serveurs de calcul HPC, etc. De nombreux défis sont rencontrés par les concepteurs de ces applications, parmi lesquels : le développement des applications complexes, la vérification du code, la nécessité d’automatiser le processus de conception pour augmenter la productivité et satisfaire la contrainte du « time-to-market ». Récemment, la synthèse de haut niveau (ou HLS) est considérée comme une solution efficace pour résoudre ces défis en utilisant un niveau d’abstraction plus élevé. En effet, cette technique permet de transformer automatiquement une spécification du système en C, C++, systemC en une implémentation au niveau transfert de registre (ou RTL pour Register Transfer Level). Les outils de HLS offrent un espace de solutions avec un grand nombre d’optimisations possibles au niveau du code comme l’utilisation du dépliage de boucles, le flot de données et partitionnement des tableaux, etc. Le concepteur doit explorer toutes ces alternatives et mesurer les performances obtenues en termes de temps d’exécution, de ressources matérielles, et de consommation d’´energie. Dans ce travail de thèse, nous avons utilisé les accélérateurs matériels à base de FPGAs et nous avons développé l’outil HAPE. Ce dernier permet d’aider les concepteurs à estimer la performance, la surface et l’énergie pour diverses configurations au niveau du code source. L’approche proposée comprend quatre contributions principales : (i) Nous avons proposé un modèle analytique de haut niveau pour estimer le temps de communications et le temps d’exécution total (ii) nous avons proposé un modèle analytique pour estimer les différentes ressources du FPGAs (DSPs, LUTs, FFs, BRAMs), (iii) nous avons proposé un modèle analytique pour estimer la consommation d’énergie basé sur l’utilisation du matériel (BRAMs, FFs, LUTs, etc) en explorant l’espace de solutions pour les différentes optimisations, (iv) Nous avons enfin proposé un environnement de conception (HAPE) permettant l’exploration des 3 critères : temps, ressources matérielles et consommation de puissance. L’approche proposée dans cette thèse est basée sur une analyse dynamique du code exécutée pour extraire les dépendances des données. Cette approche augmente la précision dans l’estimation du : temps de communication, de la consommation des ressources matérielles et de la consommation d’énergie dans les accélérateurs à base de FPGA. HAPE permet d’estimer ces paramètres avec une erreur inférieure à 5% par rapport aux implémentations RTL.In recent years, the complexity of system-on-chip (SoC) designs has been dramatically increased. As a result, the increased demands for high performance and minimal power/area costs for embedded streaming applications need to find new emerged architectures. The trend towards FPGA-based accelerators is giving a great potential of computational power and performance required for diverse applications. The advantages of such architectures result from many sources. The most important advantage stems from more efficient adaptation to the various application needs. In fact, many compute-intensive applications demand different levels of processing capabilities and energy consumption trade-offs which may be satisfied by using FPGA-based accelerators. Current researches in performance, area and power analysis rely on register-transfer level (RTL) based synthesis flows to produce accurate estimates. However, complex hardware programming model (Verilog or VHDL) makes FPGA development a time-consuming process even as the time-to-market constraints continue to tighten. Such techniques not only require advanced hardware expertise and time but are also difficult to use, making large design space exploration and time-to-market costly. High-Level Synthesis (HLS) technology has been emerged in the last few years as a solution to address these problems and managing design complexity at a more abstract level. This technique aims to bridge the gap between the traditional RTL design process and the ever-increasing complexity of applications. The important advantage of HLS tools is the ability to automatically generate RTL implementations from high-level specifications (e.g., C/C++/SystemC). The HLS tools provide various optimization pragmas such as loop unrolling, loop pipelining, dataflow, array partitioning, etc. Unfortunately, the large design space resulting from the various combinations of pragmas makes exhaustive design space exploration prohibitively time-consuming with HLS tools. In addition, to thoroughly evaluate such architectures, designers must perform large design space exploration to understand the tradeoffs across the entire system, which is currently infeasible due to the lack of a fast simulation infrastructure for FPGA-based accelerators. Hence, there is a clear need for a pre-RTL and high-level framework to enable rapid design space exploration for FPGA-based accelerators