Lifetime improvement through adaptive reconfiguration for nonvolatile FPGAs
SRAM的FPGA有漏电和容量的限制，使用NVM替换SRAM是一个有效的方式，但是NVM有寿命问题。BRAM的磨损均衡问题依赖静态分析，但是静态分析对于具有多个运行时工作模式的应用程序不够准确。
提出了一个对工作模式进行感知并自适应模式进行重构的磨损均衡机制
以4%的性能开销实现120%的寿命改善
静态分析是什么？工作模式是什么？
静态分析：写使能信号的稳定性使其可通过监视的写入信号使能频率来估计BRAMs在运行时的写入频率（maybe)
应用程序可能具有不同工作负载的各种工作模式。此外，对于某些应用程序，工作模式强烈依赖于执行环境。
20组随机输入激励信号（三种工作模式）
e1-e8的写使能信号频率的变化（写次数的波动）
Pattern-aware wear leveling mechanism
key：工作模式与配置文件特征的匹配
work：
- 修改布局算法使其根据不同的特性生成配置文件
- 开发一个决定器感知工作模式，选择配置文件
Lifetime-aware placement
为了匹配运行模式，我们希望生成“不同”的配置文件进行自适应选择。从生存时间的角度，“不同“说明配置所映射的物理BRAM不同。
配置文件对BRAM寿命的影响：
以此引出配置文件生成的两个策略
-
逻辑BRAM映射到被映射次数尽可能少的物理BRAM上
-
避免逻辑BRAM被映射到之前已经被映射过的物理BRAM（为了避免更细粒度的写损坏吗？）
放置算法的流程图如下。传统的CAD放置算法时基于模拟退火的。
// 加载BRAM过去的使用次数记录
foreach
标签：负载,映射,配置文件,寿命,模式,improvement,FPGAs,nonvolatile,BRAM
From： https://www.cnblogs.com/xiongyuqing/p/16850679.html