Back to Search Start Over

Implementation of Fast Fourier Transformation on Transport Triggered Architecture

Authors :
Maršálek, Roman
Slovák, Jiří
Žádník, Jakub
Maršálek, Roman
Slovák, Jiří
Žádník, Jakub

Abstract

V této práci je navrhnut energeticky úsporný procesor typu TTA (Transport Triggered Architecture) pro výpočet rychlé Fourierovy transformace (FFT). Návrh procesoru byl vytvořen na míru použitému algoritmu pomocí speciáoních funkčních jednotek. Algoritmus byl realizován jako posloupnost instrukcí tak, že většina výpočtu probíhá ve smyčce obrahující pouze jedionu paralelní instrukci. Tato instrukce je umístěna do instrukčního bufferu, odkud je potom volána místo instrukční paměti. Díky tomu se dá docílit nižší spotřeby, neboť volání z instrukčního bufferu je efektivnější než volání z instrukční paměti. Program byl zkompilován na časovém modelu procesoru a časová simulace potvrdila správnost návrhu. Součástí práce jsou rovněž pomocné programy v Pythonu, které slouží ke generaci referenčních výsledků a automatické simulaci a porovnání výsledků simulace s referencí.<br />The thesis proposes an energy-efficient processor architecture for computing a Fast Fourier Transform (FFT) using a Transport Triggered Architecture (TTA) template. The architecture was specifically tailored to a custom instruction schedule using several custom functional units (FUs). The instruction schedule for computing the algorithm was developed in a way that most of the computation is done in a loop containing only one instruction word. This word is stored into an instruction loop buffer which is more power-efficient than a regular memory storage. Thus a power consumption can be lowered. A timed model of the processor and the instruction schedule were developed, verified the approach and suggested further improvements. Python programs for generating referencing and an automatic verification of the timed models were developed to aid the design process.

Details

Database :
OAIster
Notes :
English
Publication Type :
Electronic Resource
Accession number :
edsoai.on1426389972
Document Type :
Electronic Resource