Tiefe inverse Gestaltung für hochgradige Synthese

High-Level Synthesis (HLS) ist ein Prozess, der Algorithmen, die in Hochsprachen wie C oder C++ geschrieben sind, in Hardware-Beschreibungen für digitale Schaltungen umwandelt. Das ist wichtig, weil das Design von digitalen Schaltungen immer komplexer wird. Mit dem wachsenden Bedarf an schnelleren und effizienteren Hardware wächst auch der Bedarf an fortschrittlichen Methoden in der Designautomatisierung.

Allerdings ist die Nutzung von HLS nicht ganz einfach. Es erfordert oft viel Expertise und eine Menge Zeit, um die Designparameter, auch bekannt als Pragmas, fein abzustimmen. Diese Pragmas können verschiedene Aspekte der Hardware beeinflussen, wie Leistung und Grösse. Um diese Komplexität effizient zu bewältigen, suchen Forscher nach Wegen, den Designprozess besser zu automatisieren.

#Herausforderungen bei der Hochsprachen-Synthese

Die bestehenden Lösungen für die Designraum-Erforschung (DSE) fallen in zwei Hauptkategorien: heuristische Methoden und prädiktive Modelle.

Heuristische Methoden liefern schnelle Ergebnisse, haben aber oft kein tiefes Verständnis dafür, wie HLS-Tools arbeiten. Das macht es schwer, Designs weiter zu optimieren. Zum Beispiel sind wichtige Einblicke in die Reihenfolge der Operationen und deren Timing – Informationen, die einen grossen Einfluss auf die Designleistung haben können – erst verfügbar, wenn der HLS-Prozess abgeschlossen ist.

Auf der anderen Seite versuchen prädiktive Modelle, Ergebnisse basierend auf früheren Synthesedaten vorherzusagen. Doch oft haben sie Probleme mit der Generalisierung, weil der HLS-Prozess zeitaufwändig sein kann und der Designraum exponentiell wächst.

#Einführung von Deep Inverse Design für HLS

Um diese Herausforderungen zu überwinden, wurde ein neuer Ansatz namens Deep Inverse Design für HLS (DID HLS) vorgeschlagen. Diese Methode nutzt fortschrittliche Technologien wie neuronale Graph-Netzwerke und generative Modelle, um Hardware-Designs für rechenintensive Algorithmen systematisch zu optimieren. Indem sie aus den Ausgabedaten lernt, die nach dem HLS-Prozess erzeugt wurden, kann DID HLS die Designmerkmale besser verstehen und im Laufe der Zeit verbessern.

Der einzigartige Aspekt von DID HLS liegt in seinem iterativen Ansatz. Es beginnt damit, eine breite Verteilung von Pragma-Konfigurationen zu verwenden, um eine Vielzahl von Designoptionen zu erkunden. Dann werden diese Konfigurationen basierend auf den Ergebnissen früherer Iterationen verfeinert.

#Verständnis von Pragmas

Pragmas sind in HLS wichtig, da sie steuern, wie der Synthesizer das Design optimiert. Sie können verschiedene Strategien diktieren, wie zum Beispiel:

• Pipelining: Ermöglicht es, dass mehrere Operationen gleichzeitig ausgeführt werden.
• Loop Unrolling: Dehnt Schleifen aus, um mehrere Iterationen gleichzeitig auszuführen.
• Array Partitioning: Teilt Arrays in kleinere Teile zur gleichzeitigen Verarbeitung.
• Function Inlining: Ersetzt Funktionsaufrufe durch den Funktionskörper, um Overhead zu reduzieren.

Durch die Auswahl der richtigen Kombination von Pragmas können Designer die Hardware-Leistung erheblich verbessern, aber dazu ist ein sorgfältiges Gleichgewicht zwischen konkurrierenden Zielen wie Geschwindigkeit und Ressourcennutzung erforderlich.

#Der Prozess von Deep Inverse Design für HLS

DID HLS beginnt mit dem Aufbau eines Designraums, der die verschiedenen Pragma-Konfigurationen umfasst. Der Start mit einer einheitlichen Verteilung dieser Konfigurationen ermöglicht es der Methode, die Designmöglichkeiten zu erkunden.

Während Designs synthetisiert werden, werden sie mit neuen Zwischendarstellungen (IRs) verknüpft, die helfen, die Organisation und das Verhalten der Hardware unter diesen Konfigurationen zu verstehen. Das Ziel ist es, ein Dataset aus diesen IRs zu erstellen, das zur Schulung prädiktiver Modelle verwendet werden kann, die zukünftige Optimierungen leiten.

Diese Methode verfeinert kontinuierlich ihre Sampling-Strategie basierend auf den gelernten Verteilungen. Indem sie Daten zu früheren Designs sammelt, kann sie genauer vorhersagen, welche Konfigurationen die besten Ergebnisse liefern könnten.

#Bedeutung der Post-HLS Zwischenrepräsentation

Ein wichtiger Bestandteil des DID HLS-Ansatzes ist der Fokus auf die Post-HLS-Zwischenrepräsentation (PIR). Nachdem HLS einen Algorithmus verarbeitet hat, bietet die PIR eine genaue Beschreibung des synthetisierten Designs und erfasst wesentliche Details zu verschiedenen Designmerkmalen.

Diese Darstellung ist entscheidend, da sie hilft, wichtige Unterschiede in Designs zu identifizieren, die aus unterschiedlichen Pragma-Anwendungen entstehen. Durch die Nutzung von PIR umgeht die Methode einige Schwierigkeiten, die mit traditionellen Zwischenrepräsentationen verbunden sind, die möglicherweise nicht ausreichend die Komplexität des HLS-Prozesses erfassen.

#Wie Graph Attention Networks den Prozess verbessern

DID HLS nutzt Graph Attention Networks (GATs), um die Extraktion von Merkmalen aus den generierten Datensätzen zu verbessern. GATs verwenden einen Aufmerksamkeitsmechanismus, der es dem Modell ermöglicht, sich auf signifikante Interaktionen zwischen Graphknoten zu konzentrieren – jeder Knoten stellt eine Designkonfiguration dar.

Durch diesen Mechanismus kann das Modell die Bedeutung verschiedener Knoten und Kanten gewichten und so die Fähigkeit verbessern, vorherzusagen, wie sich unterschiedliche Konfigurationen auswirken werden. Der Aufmerksamkeitsmechanismus hilft dabei, die Informationsfülle zu bewahren, während gleichzeitig Schlüsselmerkmale aus der Graphstruktur extrahiert werden.

#Nutzung von Variational Autoencoders

DID HLS integriert auch Variational Autoencoders (VAEs) als Teil seiner Methodologie. VAEs werden verwendet, um die zugrunde liegenden Verteilungen von Designmerkmalen zu lernen. Dies ermöglicht dem Modell, neue Designs basierend auf gelernten Merkmalen zu generieren, was eine robuste Möglichkeit bietet, Designvariationen zu erkunden.

Indem sie die Wahrscheinlichkeiten verschiedener Pragma-Konfigurationen berücksichtigen, helfen VAEs dabei, eine Zuordnung zwischen den Konfigurationen und deren Leistungsergebnissen zu schaffen, was eine informiertere Erkundung des Designraums ermöglicht.

#Der iterative Optimierungsprozess

Im Verlauf des Verfahrens wird ein iterativer Ansatz zur Designauswahl verfolgt. Jede Iteration umfasst die Generierung neuer Designs basierend auf den aktualisierten Verteilungen der Pragmas. Diese neuen Designs werden synthetisiert, um aktualisierte PIRs zu erzeugen, die in den Trainingsprozess zurückfliessen.

Während jeder Iteration passt die Methode die Verteilungen basierend auf den Leistungsergebnissen an, die aus früheren Synthesen gesammelt wurden. Im Laufe der Zeit ermöglicht dieser Prozess der Methode, gezielter auf optimale Konfigurationen zuzugehen, während sie sich auch an neue Erkenntnisse anpasst, die durch laufende Bewertungen gewonnen werden.

#Bewertungsmetriken für die Leistung

Um die Effektivität von DID HLS zu bewerten, werden spezifische Metriken genutzt. Eine wichtige Metrik ist der Durchschnittliche Abstand zum Referenzset (ADRS), der misst, wie nah die generierten Designs an einer idealen Pareto-Front sind.

Ein Design gilt als nicht dominiert, wenn es kein anderes Design gibt, das ein Ziel verbessern kann, ohne ein anderes zu beeinträchtigen. Ein näherer ADRS weist somit auf ein besseres Design hin, was in der Hardwareentwicklung von grosser Bedeutung ist.

#Ergebnisse und Vergleiche mit bestehenden Methoden

DID HLS wurde intensiv gegen vier fortschrittliche DSE-Methoden evaluiert. Die Ergebnisse zeigen signifikante Verbesserungen in der Leistung über mehrere Benchmarks hinweg. Im Vergleich zu den am besten abschneidenden Methoden erzielte DID HLS deutliche Reduktionen im ADRS, was seine überlegene Fähigkeit zur Produktion hochwertiger Designs demonstriert.

Neben seiner starken Leistung wird DID HLS auch für seine Robustheit und Effizienz gelobt. Der Prozess schafft es, optimale Designs zu produzieren, während er eine angemessene Synthesedauer beibehält, was sein Potenzial in realen Anwendungen unterstreicht.

#Leistungsbewertung und Ablationsstudien

Zusätzlich zu vergleichenden Leistungstests wurde eine Ablationsstudie durchgeführt, um die Effektivität verschiedener Komponenten innerhalb des DID HLS-Rahmenwerks zu testen. Diese Studie umfasste den Vergleich verschiedener generativer Modelle, darunter VAEs, Generative Adversarial Networks (GANs) und Diffusionsmodelle.

Die Ergebnisse zeigten, dass VAEs in Kombination mit den Vorteilen von PIR die beste Leistung erbrachten, was die Bedeutung effektiver Merkmalsextraktion im Prozess der Designraum-Erforschung bestätigt.

#Zukünftige Verbesserungsrichtungen

Obwohl DID HLS vielversprechend ist, gibt es weiterhin Möglichkeiten, die Methode weiter zu verbessern. Einige Überlegungen sind:

• Den Designraum zu erweitern, um mehr Pragmas einzubeziehen.
• Die Portabilität über verschiedene HLS-Plattformen sicherzustellen.
• Hyperparameter-Abstimmung und Transferlernen für bessere Anpassungsfähigkeit zu implementieren.
• Wege zu finden, um grössere Designs zu handhaben, die zu komplexeren PIR CDFGs führen könnten.

#Fazit

Zusammenfassend stellt DID HLS einen bedeutenden Fortschritt im Bereich des digitalen Schaltungsdesigns dar. Durch den Einsatz von Deep-Learning-Techniken und den Fokus auf Post-HLS-Darstellungen hat sich diese Methode als effektiv erwiesen, um Hardware-Designs mit begrenzten Synthese-Budgets zu optimieren.

Die starken Leistungsmetriken, die Fähigkeit, iterativ auf optimale Designs hinzuarbeiten, und die Erkenntnisse aus vergleichenden Studien unterstreichen den Wert, den DID HLS für die Designautomatisierung bietet. Mit der fortschreitenden technologischen Entwicklung werden Ansätze wie DID HLS entscheidend sein, um den Anforderungen immer anspruchsvollerer Hardware gerecht zu werden.