FPGA动态功耗预测：ARIMA建模与自动化采样框架

"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。