Automatisierung der C/C++ Programmreparatur für HLS

Im Bereich der Computertechnik spielt High-Level Synthesis (HLS) eine wichtige Rolle, um Programmiersprachen wie C/C++ in Hardwarebeschreibungen umzuwandeln, die zur Erstellung von Schaltungen verwendet werden können. Dieser Prozess ermöglicht es Software-Ingenieuren, aktiver am Hardwaredesign teilzunehmen. Allerdings sind viele Funktionen in klassischen C/C++-Programmen nicht direkt für HLS anwendbar, was bedeutet, dass viele manuelle Änderungen notwendig sind. Das stellt eine Hürde für Entwickler dar, die keine Experten im Hardwaredesign sind.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wurden automatisierte Reparaturtechniken für C/C++-Programme vorgeschlagen. Diese Methoden sind darauf ausgelegt, traditionelle Programme in Versionen umzuwandeln, die von HLS-Tools bearbeitet werden können. Trotz der Einführung verschiedener Skripte und Automatisierungstools erfordern viele dieser Lösungen immer noch, dass Entwickler manuell Probleme beheben, die während der Umwandlung auftreten.

Jüngst haben grosse Sprachmodelle (LLMs) vielversprechende Ergebnisse bei der Automatisierung verschiedener Programmieraufgaben, einschliesslich der Codegenerierung und Fehlerkorrektur, gezeigt. Dieses Papier stellt ein Framework vor, das LLMs nutzt, um die Reparatur von C/C++-Programmen für HLS zu automatisieren und somit den Bedarf an manuellen Eingriffen zu minimieren.

#Herausforderungen in der High-Level Synthesis

C/C++-Programme sind häufig für die Ausführung auf CPUs geschrieben, aber nicht alle ihre Funktionen können direkt in Hardwaredesigns übersetzt werden. Zum Beispiel:

1. Pointer: Viele HLS-Tools unterstützen die Verwendung von Pointern nicht, was das Management des Speicherzugriffs komplizieren kann. Entwickler müssen Pointerzugriffe manuell in array-basierte Zugriffe umwandeln.

2. Dynamischer Speicher: Funktionen wie malloc() und free() sind mit HLS nicht kompatibel, da Hardware keine dynamischen Datenstrukturen verarbeiten kann.

3. Rekursion: Rekursive Funktionen erfordern eine dynamische Stapelzuweisung, die von HLS nicht unterstützt wird. Entwickler müssen diese in iterative Lösungen umwandeln.

4. Bitbreiten: Standard-Integer-Typen in C/C++ sind oft grösser als nötig in Hardwaredesigns, was zu ineffizientem Ressourceneinsatz führt. Entwickler müssen manuell die optimalen Bitbreiten für Variablen bestimmen.

5. Boolesche Operationen: HLS-Tools können bei bestimmten Booleschen Operationen Schwierigkeiten haben, was die Verwendung von verschiedenen Datentypen für Operationen wie Inkremente erfordert.

6. Unvollständige Anweisungen: Wenn eine Fall- oder Switch-Anweisung nicht alle möglichen Werte abdeckt, kann das zu Fehlern in HLS-Tools führen.

7. Nicht unterstützte Strukturen: Bestimmte Funktionen von C++, wie virtuelle Funktionen, können den Designprozess in HLS komplizieren.

8. Fehlerbehandlung: Die Fehlerbehandlung in C/C++ lässt sich nicht direkt auf Hardware übertragen, und Entwickler müssen benutzerdefinierte Mechanismen zur Fehlerbehandlung in Hardwaredesigns erstellen.

Diese Probleme machen die Erstellung von HLS-konformen Designs zeitaufwändig und fehleranfällig.

#Das vorgeschlagene Framework

Um die oben genannten Herausforderungen anzugehen, wird ein neues Framework vorgestellt, das die Reparatur von C/C++-Programmen automatisiert, um sie mit HLS kompatibel zu machen. Die wichtigsten Funktionen dieses Frameworks sind:

1. Automatisierte Reparatur: Das Framework nutzt LLMs, um C/C++-Code automatisch in HLS-kompatible Designs umzuwandeln. Dadurch wird der manuelle Aufwand zur Behebung häufig auftretender Probleme reduziert.

2. Retrieval-Augmented Generation (RAG): Um die Genauigkeit der von LLM durchgeführten Reparaturen zu verbessern, wird eine Bibliothek mit korrekten Reparaturvorlagen erstellt. Diese Vorlagen geben Anleitungen zur Behebung häufiger Fehler und verbessern die Eingangsqualität für das LLM.

3. Bitbreitenoptimierung: Das Framework verwendet Algorithmen, um die effizientesten Bitbreiten für Variablen zu bestimmen und somit den unnötigen Ressourcenverbrauch im finalen Hardwaredesign zu reduzieren.

4. Gemeinsame Reparaturmechanismen: Das Framework kombiniert traditionelle skriptbasierte Reparaturen mit LLM-getriebenen Reparaturen, um die Kosten, die mit der Nutzung von LLMs verbunden sind, zu minimieren und gleichzeitig qualitativ hochwertige Lösungen sicherzustellen.

5. PPA-Optimierung: Nachdem Reparaturen vorgenommen wurden, optimiert das Framework die resultierenden Schaltungen weiter hinsichtlich Energieverbrauch, Leistung und Fläche.

#Phasen des Frameworks

Der Prozess umfasst mehrere wichtige Phasen:

#Phase 1: Vorverarbeitung

Zunächst wird das C/C++-Programm mit dem HLS-Tool kompiliert, um bestehende Fehler zu identifizieren. Da nicht alle Fehler in einem Durchgang erkannt werden können, wird das Programm auch auf häufige HLS-Inkompatibilitäten analysiert. Das gesamte Programm wird dann in das LLM eingespeist, um potenzielle zusätzliche Probleme zu erkennen.

#Phase 2: Reparatur mit RAG

In dieser Phase wird eine manuelle Reparaturbibliothek genutzt. Diese Bibliothek enthält Vorlagen für häufige Fehler und deren Korrekturen, die aus der Dokumentation der HLS-Tools stammen. Bei der Auffindung eines Fehlers ruft das LLM die relevanteste Korrekturvorlage ab. Dadurch wird die Qualität der Eingaben für das LLM erhöht, was die Genauigkeit seiner Reparaturen verbessert.

#Phase 3: Bitbreitenoptimierung

In der nächsten Phase werden die optimalen Bitbreiten für Variablen innerhalb des Codes bestimmt. Das LLM erhält den C/C++-Code, einschliesslich Aufgaben-Szenarien und Beschreibungen der Eingabedaten. Das LLM generiert ein Skript, das die maximalen und minimalen Werte der Variablen misst, um die erforderlichen Bitbreiten präzise zu bestimmen.

#Phase 4: Äquivalenzüberprüfung

Nachdem der korrigierte C++-Code in Hardwarelogik synthetisiert wurde, wird eine Co-Simulation durchgeführt, um zu überprüfen, ob das synthetisierte Design sich genauso verhält wie das ursprüngliche C++-Programm. Dieser Schritt stellt die Korrektheit des neuen Designs sicher.

#Phase 5: PPA-Optimierung

Die letzte Phase konzentriert sich auf die Optimierung der abgeschlossenen HLS-Designs hinsichtlich Energie, Leistung und Fläche. Kritische Codeabschnitte, die erhebliche Ressourcen verbrauchen, werden identifiziert und weitere Verbesserungen werden unter Verwendung von Strategien, die auf den Richtlinien des HLS-Tools basieren, angewendet.

#Vorteile des Frameworks

Das vorgeschlagene Framework soll den Programmreparaturprozess deutlich vereinfachen und bietet mehrere Vorteile:

• Reduzierter manueller Aufwand: Durch die Automatisierung eines Grossteils des Reparaturprozesses können Entwickler sich auf höhere Designüberlegungen konzentrieren, anstatt sich mit tiefgreifenden Korrekturen aufzuhalten.

• Höhere Reparaturraten: Der Einsatz von LLMs in Kombination mit einer robusten Bibliothek von Korrekturvorlagen erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass der Code fehlerfrei kompiliert und ausgeführt wird.

• Kosteneffizienz: Durch die Minimierung des Einsatzes von LLMs durch vorläufige Skript-Reparaturen wird die Gesamtkosten für die Programmreparatur gesenkt.

• Optimierte Designs: Das Framework behebt nicht nur Inkompatibilitäten, sondern verbessert auch die Effizienz der resultierenden Hardware, was zu besserer Leistung und geringerem Ressourcenverbrauch führt.

#Experimentelle Ergebnisse

Um die Effektivität des Frameworks zu validieren, wurden umfassende Tests an einer Reihe von realen Anwendungen durchgeführt. Das Framework wurde mit traditionellen Skripten und direkten LLM-Anwendungen verglichen und zeigte eine klare Verbesserung bei Reparaturraten und Effizienz.

In mehreren Anwendungen erzielte das Framework konsistent eine höhere Anzahl erfolgreicher Reparaturen. Die experimentellen Ergebnisse zeigten, dass die Kombination aus traditionellem Skripting und LLM-getriebenen Ansätzen zu einer durchschnittlichen Verbesserung von 23,33 % bei den Reparaturdurchgängen führte.

Das Framework reduzierte zudem erfolgreich die Bitbreiten verschiedener Variablen, was zu erheblichen Einsparungen bei Fläche, Energieverbrauch und Taktzyklen führte. Die Optimierungsstrategien, die am Ende des Prozesses implementiert wurden, verfeinerten die Leistungen der synthetisierten Designs weiter.

#Fazit

Das Framework für die automatisierte Reparatur von C/C++-Programmen für die High-Level Synthesis stellt einen bedeutenden Fortschritt dar, um die Kluft zwischen Softwareprogrammierung und Hardwaredesign zu überbrücken. Durch den Einsatz fortschrittlicher Techniken wie Retrieval-Augmented Generation und die Integration von LLMs in den Reparaturprozess reduziert dieser Ansatz den Bedarf an umfangreichen manuellen Eingriffen und verbessert die Effizienz der Hardwaresynthese.

Indem es die Hürden überwindet, die mit traditionellen Programmreparaturmethoden verbunden sind, eröffnet dieses Framework neue Möglichkeiten für Software-Ingenieure, einfacher an Hardwaredesignprozessen teilzunehmen. Die experimentellen Ergebnisse heben das Potenzial hervor, die Reparaturrate signifikant zu verbessern und die Hardwaredesigns zu optimieren, was letztendlich zu mehr Innovation im Bereich des elektronischen Designs führt.

#Zukünftige Arbeiten

In Zukunft können weitere Verfeinerungen des Frameworks angestrebt werden. Zukünftige Forschungen könnten die Integration von anspruchsvolleren LLMs oder alternativen maschinellen Lerntechniken untersuchen, um den Reparaturprozess weiter zu verbessern. Darüber hinaus könnte die Erweiterung der Bibliothek von Korrekturvorlagen zu einer noch höheren Genauigkeit bei Reparaturen führen.

Ausserdem könnte untersucht werden, wie dieses Framework für verschiedene Programmiersprachen oder HLS-Tools angepasst werden kann, um seine Anwendbarkeit und Wirkung zu erweitern. Während sich Hardware- und Softwaredesigns weiterentwickeln, kann sich dieses Framework mit ihnen weiterentwickeln und neue Herausforderungen angehen, die bei der Synthese elektronischer Systeme entstehen.

Zusammenfassend legt diese Arbeit das Fundament für einen automatisierteren und effizienteren Ansatz zur Vorbereitung von Software für die Hardwaresynthese und ebnet den Weg für zukünftige Innovationen in beiden Bereichen.