消息
×
loading..
基于GPU的逻辑重写加速方法
翻译题名GRAPHICS PROCESSING UNIT (GPU)-BASED LOGIC REWRITING ACCELERATION METHOD
申请号US18537836
2024-08-29
公开(公告)号US20240289914A1
公开日期2024-08-29
摘要

一种基于图形处理单元(GPU)的逻辑重写加速方法,包括并行化基于AND-ANVERTER图形(AIG)的逻辑重写的子过程。基于AIG的逻辑重写的递归子过程被重新设计为非递归的,以为GPU提供足够的并行性。为了在GPU上并行替换步骤,本公开使用锁来保证互斥访问,这不可避免地损害了节点间并行的可扩展性。为了在大规模上充分利用节点间并行性,本公开提出了一种工作调度器,该工作调度器将具有不重叠的最大无扇出锥(MFFC)的节点添加到组,使得MFFC中的节点可以同时删除而没有冲突。为了同时创建和删除同一节点,本公开还提出了GPU友好的图形数据结构来支持这些并发操作。

翻译摘要

A graphics processing unit (GPU)-based logic rewriting acceleration method comprising parallelizing sub-procedures of And-Inverter Graph (AIG)-based logic rewriting. A recursive sub-procedure of the AIG-based logic rewriting is redesigned to be non-recursive, to provide sufficient parallelism for a GPU. In order to parallelize a replacement step on the GPU, the present disclosure uses a lock to ensure mutually exclusive access, which inevitably damages scalability of inter-node parallelism. In order to fully utilize the inter-node parallelism on a large scale, the present disclosure proposes a work scheduler that adds nodes with non-overlapping maximum fan-out-free cones (MFFCs) to a group, such that nodes in an MFFC can be deleted simultaneously without a conflict. In order to simultaneously create and delete a same node, the present disclosure also proposes a GPU-friendly graphical data structure to support these concurrent operations.

当前权利人Shanghaitech University
专利申请人Shanghaitech University
公开国别US
公开国别简称US
IPC 分类号G06T1//20 ; G06F9//38
CPC分类号G06T1//20 ; G06F9//3851
专利有效性审中
专利类型发明申请
专利类型字典1
当前法律状态实质审查
简单同族US20240289914A1; CN116257358A
扩展同族US20240289914A1; CN116257358A
INPADOC 同族US20240289914A1
文献类型专利
条目标识符https://kms.shanghaitech.edu.cn/handle/2MSLDSTB/414284
专题信息科学与技术学院_PI研究组_哈亚军组
信息科学与技术学院_博士生
作者单位
Shanghaitech University
推荐引用方式
GB/T 7714
Lin Li,Yajun Ha. 基于GPU的逻辑重写加速方法. US18537836[P]. 2024-08-29.
条目包含的文件
文件名称/大小 文献类型 版本类型 开放类型 使用许可
个性服务
查看访问统计
谷歌学术
谷歌学术中相似的文章
[Lin Li]的文章
[Yajun Ha]的文章
百度学术
百度学术中相似的文章
[Lin Li]的文章
[Yajun Ha]的文章
必应学术
必应学术中相似的文章
[Lin Li]的文章
[Yajun Ha]的文章
相关权益政策
暂无数据
收藏/分享
所有评论 (0)
暂无评论
 

除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。