The continuous technology push on the semiconductor industry has led to the development of several alternate architectures for efficient computing. Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) and Graphics Processing Units (GPUs) are examples of devices used to accelerate applications. FPGAs are able to provide massive parallelism for suitable tasks when properly programmed. However, designing for FPGA is non-trivial and requires specific knowledge that deviates from the usual software programming. As an alternative towards increasing programmability, High-Level Synthesis (HLS) tools allow high-level languages such as C/C++/OpenCL to be used as input for FPGA design. However, early experiments and other studies in the literature demonstrate that significant code modification is still necessary so that the results are minimally acceptable. This aspect mitigates the democratisation and simplification that HLS tools seek to achieve. The major contribution of this thesis works on the C/C++ level, composed of a design space exploration tool that uses an estimator named Lina. Based on Lin-analyzer, Lina uses a traced execution of a software code to approximate the compilation behaviour of Vivado HLS, a C/C++ HLS compiler for Xilinx FPGAs. For a given C/C++ kernel, Lina provides a fast approximation of metrics such as execution time and FPGA resources occupied. Along with HLS compiler optimisation directives that Lina supports in its estimation, our exploration method allows the optimisation of not only execution time, but also FPGA resource usage. We then used Lina to optimise 16 C/C++ kernels from the PolyBench benchmark, and the estimated optimal solutions were among the 1% best options. An average of 14-16× performance speedup was achieved, accounting for 70% of the reachable speedup when considering the traversed design spaces. Additionally, Lina allows the exploration of off-chip memory transactions in search of optimisations such as coalescing, data packing, or to inform about potential HLS compiler limitations that could degrade performance.

A contínua jornada da indústria de semicondutores levou ao desenvolvimento de diversas arquiteturas alternativas para uma computação eficiente. Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) e Graphics Processing Units (GPUs) são exemplos de dispositivos utilizados para acelerar aplicações. FPGAs são capazes de oferecer um paralelismo massivo para tarefas adequadas quando apropriadamente programados. No entanto, projetar para FPGA não é trivial e requer um conhecimento específico que foge do desenvolvimento usual em software. Como uma alternativa buscando aumentar a programabilidade, ferramentas de Síntese de Alto Nível (do inglês High-Level Synthesis, ou HLS) permitem o uso de linguagens de alto-nível como C/C++/OpenCL para programar FPGAs. No entanto, experimentos preliminares e outros estudos na literatura demonstram que ainda são necessárias diversas modificações no código de alto nível para que os resultados sejam minimamente aceitáveis. Tal aspecto mitiga a democratização e simplificação propostas pelas ferramentas HLS. A contribuição principal desta tese considera C/C++ como linguagem de entrada HLS, e é composta por uma ferramenta de exploração de espaço de projeto acoplada à um estimador denominado Lina. Baseado no estimador Lin-analyzer, Lina usa a execução instrumentada de um código em alto-nível para aproximar o método de compilação do Vivado HLS, um compilador HLS C/C++ para FPGAs da Xilinx. Para um dado kernel C/C++, Lina calcula uma rápida estimativa para métricas de tempo de execução e recursos de FPGA ocupados. Junto com diretivas de otimização usadas pelo compilador HLS que o Lina também suporta, a metodologia aqui proposta permite a otimização não apenas do tempo de execução, mas também de recursos lógicos de FPGA. Considerando 16 kernels C/C++ do benchmark PolyBench, as soluções estimadas como ótimas pelo Lina estiveram dentro de 1% das melhores opções consideradas. Uma média de 14-16× de speedup de performance foi atingida, o que representa 70% do valor máximo alcançável considerando os espaços de projeto explorados. Adicionalmente, Lina suporta a exploração de transações com memórias off-chip em busca de otimizações como coalescência, empacotamento de dados, ou até informar sobre potenciais limitações do compilador HLS que possam degradar a performance.