FPGA动态功耗预测:ARIMA建模与自动化采样框架
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更新于2024-08-29
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"本文提出了一种基于ARIMA模型的FPGA系统级动态功耗预测建模框架,旨在解决FPGA设计中的功耗仿真和预测问题。通过Vivado仿真平台和Tcl语言实现自动化功耗采样,结合ARIMA时间序列分析方法,实现了高效、精确的动态功耗预测。实验结果显示,该框架的预测精度超过96%,预测速度比传统仿真快279倍,存储需求减少了263倍,显著降低了时间和存储成本。"
在FPGA(Field-Programmable Gate Array)设计领域,随着技术的发展,FPGA在原型设计和各种直接应用中的角色日益重要。然而,随着集成度的提升,功耗管理成为设计的关键挑战,特别是动态功耗。传统的电路级仿真方法虽然能预测动态功耗,但在效率和自动化程度上存在不足,尤其是在大规模的FPGA设计中。
本研究提出的ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average)模型是一种统计建模技术,常用于时间序列预测。ARIMA模型结合了自回归、差分和移动平均三个概念,能够捕捉数据中的趋势、周期性和随机波动,从而对动态功耗进行准确预测。在FPGA设计中,通过Vivado仿真平台,利用Tcl脚本自动化收集动态功耗数据,这些数据随后被用于构建ARIMA模型。
该建模框架的优势在于其跨平台和自动化特性,可以快速、有效地处理大量数据,减轻了设计者的工作负担。实验表明,基于ARIMA模型的预测框架在1步预测时只需0.051秒,比传统仿真快279倍,这大大缩短了设计周期。同时,模型占用的存储空间仅为10.3kB,相比仿真预测节省了263倍,优化了资源利用率。
该框架为FPGA设计者提供了一个强大且高效的工具,能够在满足精度要求的同时,显著降低动态功耗预测的时间和存储成本,对于推动FPGA设计的效率和可持续性具有重要意义。未来的研究可能涉及将此框架扩展到更复杂的系统,或者与其他预测技术结合,以进一步提高预测性能。
2023-04-15 上传
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