Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) have become essential in cloud computing due to their reconfigurability, energy efficiency, and ability to accelerate domain-specific workloads. As FPGA adoption grows, research into task scheduling and preemption techniques has intensified. However, the field lacks a standardized benchmarking framework for consistent and reproducible evaluation. Many existing studies propose innovative scheduling or preemption mechanisms but often rely on proprietary or synthetic benchmarks, limiting generalizability and making comparison difficult. This methodical fragmentation hinders effective evaluation of scheduling strategies and preemption in multi-tenant FPGA environments. This paper presents the first open-source preemption-enabled benchmark suite for evaluating FPGA preemption strategies and testing new scheduling algorithms, without requiring users to create preemption workloads from scratch. The suite includes 27 diverse applications spanning cryptography, AI/ML, computation-intensive workloads, communication systems, and multimedia processing. Each benchmark integrates comprehensive context-saving and restoration mechanisms, facilitating reproducible research and consistent comparisons. Our suite not only simplifies testing FPGA scheduling policies but also benefits OS research by enabling the evaluation of scheduling fairness, resource allocation efficiency, and context-switching performance in multi-tenant FPGA systems, ultimately supporting the development of better operating systems and scheduling policies for FPGA-based environments. We also provide guidelines for adding new benchmarks, enabling future research to expand and refine FPGA preemption and scheduling evaluation.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FPGA:ACM/SIGDA International Symposium on Field-Programmable Gate Arrays。 Explanation:ACM/SIGDA现场可编程门阵列国际研讨会。 Publisher:ACM。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/fpga/
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 11月16日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员