کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
There have been several recent works proposed to utilize model-based optimization methods to improve the productivity of using high-level synthesis (HLS) to design domain-specific architectures. They would replace the time-consuming performance estimation or simulation of design with a proxy model, and automatically insert pragmas to guide hardware optimizations. In this work, we address the challenges associated with high-level synthesis (HLS) design space exploration (DSE) through the evolving landscape of HLS tools. As these tools develop, the quality of results (QoR) from synthesis can vary significantly, complicating the maintenance of optimal design strategies across different toolchains. We introduce Active-CEM, a task transfer learning scheme that leverages a model-based explorer designed to adapt efficiently to changes in toolchains. This approach optimizes sample efficiency by identifying high-quality design configurations under a new toolchain without requiring extensive re-evaluation. We further refine our methodology by incorporating toolchain-invariant modeling. This allows us to predict QoR changes more accurately despite shifts in the black-box implementation of the toolchains. Experiment results on the HLSyn benchmark transitioning to new toolchain show an average performance improvement of 1.58$\times$ compared to AutoDSE and a 1.2$\times$ improvement over HARP, while also increasing the sample efficiency by 5.26$\times$, and reducing the runtime by 2.7$\times$.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
چندین اثر اخیر برای استفاده از روشهای بهینه سازی مبتنی بر مدل برای بهبود بهره وری استفاده از سنتز سطح بالا (HLS) برای طراحی معماری های خاص دامنه ارائه شده است.آنها می توانند برآورد عملکرد وقت گیر یا شبیه سازی طراحی را با یک مدل پروکسی جایگزین کنند و به طور خودکار Pragmas را برای هدایت بهینه سازی سخت افزار وارد کنند.در این کار ، ما به چالش های مرتبط با سنتز سطح بالا (HLS) اکتشاف فضای طراحی (DSE) از طریق چشم انداز در حال تحول ابزارهای HLS می پردازیم.با توسعه این ابزارها ، کیفیت نتایج (QOR) از سنتز می تواند به طور قابل توجهی متفاوت باشد ، و حفظ استراتژی های طراحی بهینه را در میان ابزار مختلف پیچیده می کند.ما یک طرح یادگیری انتقال کار را فعال می کنیم که از یک کاوشگر مبتنی بر مدل استفاده می کند که به منظور تطبیق کارآمد با تغییرات در ابزار ابزار طراحی شده است.این روش با شناسایی تنظیمات طراحی با کیفیت بالا تحت یک ابزار جدید بدون نیاز به ارزیابی مجدد گسترده ، بهره وری نمونه را بهینه می کند.ما بیشتر روش خود را با ترکیب مدل سازی ابزار ابزار-متغیر اصلاح می کنیم.این به ما اجازه می دهد تا با وجود تغییر در اجرای جعبه سیاه از ابزار ابزار ، تغییرات QOR را با دقت بیشتری پیش بینی کنیم.نتایج آزمایش در مورد انتقال معیار HLSYN بهچین جدید نشان می دهد که میانگین عملکرد 1.58 $ \ برابر $ در مقایسه با AutoDse و پیشرفت 1.2 $ \ $ $ نسبت به HARP نشان می دهد ، ضمن اینکه باعث افزایش راندمان نمونه با 5.26 $ \ $ $ و کاهش می شود.زمان اجرا با 2.7 $ \ برابر $.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
