TAILIEUCHUNG - Hardware Acceleration of EDA Algorithms- P3

Hardware Acceleration of EDA Algorithms- P3: Single-threaded software applications have ceased to see significant gains in performance on a general-purpose CPU, even with further scaling in very large scale integration (VLSI) technology. This is a significant problem for electronic design automation (EDA) applications, since the design complexity of VLSI integrated circuits (ICs) is continuously growing. In this research monograph, we evaluate custom ICs, field-programmable gate arrays (FPGAs), and graphics processors as platforms for accelerating EDA algorithms, instead of the general-purpose singlethreaded CPU | Applications 19 GPUs targeting scientific computations can handle IEEE double precision floating point 6 13 while providing peak performance as high as 900 Gflops. GPUs unlike FPGAs and custom ICs provide native support for floating point operations. Security and Real-Time Applications In industry practice design details including HDL code are typically documented to make reuse more convenient. At the same time this makes IP piracy and infringement easier. It is estimated that the annual revenue loss due to IP infringement in the IC industry is in excess of 5 billion 42 . The goals of IP protection include enabling IP providers to protect their IPs against unauthorized use protecting all types of design data used to produce and deliver IPs and detecting and tracing the use of IPs 42 . FPGAs because of their re-programmability are becoming very popular for creating and exchanging VLSI IPs in the reuse-based design paradigm 27 . Existing watermarking and fingerprinting techniques embed identification information into FPGA designs to deter IP infringement. However such methods incur timing and or resource overheads and cause performance degradation. Custom ICs offer much better protection for intellectual property 33 . CPU GPU software IPs have higher IP protection risks. The emerging trend is that most IP exchange and reuse will be in the form of soft IPs because of the design flexibility they provide. The IP provider may also prefer to release soft IPs and leave the customer-dependent optimization process to the users 27 . From a security point of view protecting soft IPs is a much more challenging task than protecting hard IPs. Soft IPs are hard to trace and therefore not preferred in highly secure application scenarios. Compared to a CPU GPU-based implementation FPGA and custom IC designs are truly hard implementations. Software-based systems like CPUs and GPUs on the other hand often involve several layers of abstraction to schedule tasks and share .

• Phần cứng
• phần cứng CPU
• Vi điều khiển PIC
• thiết bị máy chủ
• giao tiếp ngoại vi
• Định thời biểu CPU
• hệ điều hành đa chương
• Khái niệm về CPU
• yếu tố tác động hiệu suất CPU
• Độ rộng Bus dữ liệu
• độ rộng Bus địa chỉ
• Tốc độ xử lý CPU
• tốc độ Bus của CPU
• chu kỳ CPU I O
• bộ định thời CPU
• CPU
• tổng quan
• giới thiệu về CPU
• khái niệm CPU
• phần cứng máy tính
• chuyên ngành kỹ thuật máy tính
• cấu trúc phần cứng
• công nghệ thông tin
• phần cứng
• định thời CPU
• điều phối tiến trình
• tài liệu phần cứng
• thông số
• hardware
• đề án môn học
• đồ án tốt nghiệp
• phần cứng của CPU
• Dung lượng bộ nhớ
• lập trình PLC
• Cấu trúc CPU 212
• Cấu trúc CPU 214
• 2 Cấu trúc CPU 212
• Kiến trúc máy tính
• Cấu tạo phần cứng máy tính
• Bài tập phần cứng
• Thực hành lắp ráp phần cứng máy tính
• Kỹ thuật lắp ráp phần cứng máy tính
• kiến thức phần cứng
• lắp ráp máy tính
• cấu trúc máy tính
• cấu tạo CPU
• mạch xử lý
• Bài giảng Phần cứng máy tính
• Phần cứng máy tính Bài 5
• Bộ xử lý
• Thông số kỹ thuật CPU
• Phân vùng ổ cứng
• báo cáo
• bảo trì phần cứng máy tính
• tìm hiểu về CPU
• kỹ thuật phần cứng
• sữa chữa phần cứng
• tin học về phần cứng
• linh kiện máy tính
• Mainboard