基于次级缓存的SDRAM调度策略的研究

作者：杜忠文; 李庚霖; 蒋菡; 褚江恒; 伍俊

来源：电子测量技术, 2023, 46(14): 37-42.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.2211543

• 卷积神经网络
• FPGA
• 硬件加速
• SDRAM
• SC-RR

针对卷积神经网络算法FPGA硬件加速器存在的内存带宽瓶颈，提出了一种基于次级缓存的行重组调度策略。通过分析SDRAM存储器的性能、FPGA硬件加速原理和内存带宽瓶颈，建立了次级缓存机制。该机制可服务于加速过程中堆叠的访问请求，通过合并相同Bank/Row的访问请求，减少Active和Precharge操作的额外开销。实验测试结果表明，在SC-RR调度策略下，存储器的访存时间减少32.87%,功耗降低31.71%,有效带宽利用率提高到91.3%。在性能相近的情况下，硬件资源消耗减少83.8%,满足了设计要求。

• 单位
  中国科学院重庆绿色智能技术研究院; 重庆邮电大学; 中国科学院大学