Context-aware Simopt-Power: 구조적 데이터와 시뮬레이션 메타데이터를 활용한 FPGA 설계 최적화

요약

FPGA 설계 시 버려지는 시뮬레이션 메타데이터와 구조적 특징을 결합하여 전력을 최적화하는 Context-aware Simopt-Power 프레임워크를 제안합니다. 기존 방식의 면적 오버헤드 문제를 해결하며, 아키텍처 인식 파라미터를 통해 전력과 지연 시간 간의 효율적인 트레이드오프를 달성합니다.

핵심 포인트

• 시뮬레이션 활동 트레이스와 구조적 특징을 결합한 최적화 방식 제안
• 고정 임계값 대신 아키텍처 인식 파라미터 활용으로 정밀도 향상
• Koios 딥러닝 가속기 기준 평균 6.8%의 동적 전력 감소 달성
• LUT 오버헤드를 11.2%로 제한하며 면적-지연 곱 최적화