Automatizando la reparación de programas en C/C++ para HLS

En el campo de la ingeniería informática, la Síntesis de Alto Nivel (HLS) juega un papel importante en convertir lenguajes de programación de alto nivel como C/C++ en descripciones de hardware que se pueden usar para crear circuitos. Este proceso permite que los ingenieros de software se involucren más en el diseño de hardware. Sin embargo, muchas características de los programas tradicionales en C/C++ no son directamente aplicables a HLS, lo que significa que se necesitan muchos cambios manuales. Esto crea una barrera para los desarrolladores que pueden no ser expertos en diseño de hardware.

Para abordar estos desafíos, se han propuesto técnicas de Reparación Automatizadas para programas en C/C++. Estos métodos están diseñados para convertir programas tradicionales en versiones que puedan ser procesadas por herramientas de HLS. A pesar de la introducción de varios scripts y herramientas de automatización, muchas de estas soluciones aún requieren que los desarrolladores arreglen manualmente los problemas que surgen durante la conversión.

Recientemente, los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) han mostrado promesas en la automatización de varias tareas de programación, incluyendo generación de código y corrección de errores. Este documento presenta un marco que aprovecha los LLMs para automatizar la reparación de programas en C/C++ para HLS, minimizando la necesidad de intervención manual.

#Desafíos en la Síntesis de Alto Nivel

Los programas en C/C++ comúnmente están escritos para correr en CPUs, pero no todas sus características pueden ser traducidas directamente a diseños de hardware. Por ejemplo:

1. Punteros: Muchas herramientas de HLS no soportan el uso de punteros, lo que puede complicar la gestión de acceso a memoria. Los desarrolladores deben convertir los accesos a punteros en accesos basados en arreglos manualmente.

2. Memoria Dinámica: Funciones como malloc() y free() no son compatibles con HLS ya que el hardware no puede manejar estructuras de datos dinámicas.

3. Recursión: Las funciones recursivas requieren asignación de pila dinámica, que no es soportada por HLS. Los desarrolladores necesitan convertir estas en soluciones iterativas.

4. Anchos de Bit: Los tipos de enteros estándar en C/C++ son a menudo más grandes de lo necesario en diseños de hardware, lo que conduce a un uso ineficiente de recursos. Los desarrolladores tienen que determinar manualmente los anchos de bit óptimos para las variables.

5. Operaciones Booleanas: Las herramientas de HLS pueden tener problemas con ciertas operaciones booleanas, requiriendo el uso de diferentes tipos de datos para operaciones como incrementos.

6. Declaraciones Incompletas: Si una declaración de caso o switch no cubre todos los valores posibles, puede llevar a errores en las herramientas de HLS.

7. Estructuras No Soportadas: Ciertas características de C++, como las funciones virtuales, pueden complicar el proceso de diseño en HLS.

8. Manejo de Excepciones: La gestión de errores en C/C++ no se traduce directamente al hardware, y los desarrolladores deben crear mecanismos personalizados para manejar errores en diseños de hardware.

Estos problemas hacen que la creación de diseños compatibles con HLS sea un proceso que consume mucho tiempo y propenso a errores.

#El Marco Propuesto

Para abordar los desafíos mencionados, se introduce un nuevo marco que automatiza la reparación de programas en C/C++ para que sean compatibles con HLS. Las características clave de este marco incluyen:

1. Reparación Automatizada: El marco utiliza LLMs para tomar código en C/C++ y convertirlo en diseños compatibles con HLS automáticamente. Esto reduce el esfuerzo manual necesario para arreglar problemas comúnmente encontrados.

2. Generación Aumentada por Recuperación (RAG): Para mejorar la precisión de las reparaciones realizadas por el LLM, se crea una biblioteca de plantillas de reparación correctas. Estas plantillas brindan guía sobre cómo corregir errores comunes, mejorando la calidad de entrada para el LLM.

3. Optimización de Ancho de Bit: El marco emplea algoritmos para determinar los anchos de bit más eficientes para las variables, reduciendo el uso innecesario de recursos en el diseño final del hardware.

4. Mecanismo de Reparación Conjunta: El marco combina reparaciones basadas en scripts tradicionales con reparaciones impulsadas por LLM para minimizar los costos asociados con el uso de LLMs mientras asegura arreglos de alta calidad.

5. Optimización PPA: Una vez realizadas las reparaciones, el marco optimiza aún más los circuitos resultantes para consumo de energía, rendimiento y área.

#Etapas del Marco

El proceso implica varias etapas clave:

#Etapa 1: Preprocesamiento

Inicialmente, el programa en C/C++ se compila con la herramienta HLS para identificar errores existentes. Dado que no todos los errores pueden ser detectados en una sola pasada, el programa también se analiza en busca de incompatibilidades comunes con HLS. Luego, todo el programa se alimenta al LLM para detectar posibles problemas adicionales.

#Etapa 2: Reparación con RAG

Durante esta fase, se utiliza una biblioteca de reparación manual. Esta biblioteca contiene plantillas para errores comunes y sus correcciones, obtenidas de la documentación de herramientas de HLS. Al encontrar un error, el LLM recupera la plantilla de corrección más relevante. Esto mejora la calidad de los prompts dados al LLM, haciendo que sus reparaciones sean más precisas.

#Etapa 3: Optimización de Ancho de Bit

La siguiente etapa implica determinar los anchos de bit óptimos para las variables dentro del código. El LLM recibe el código en C/C++, incluyendo escenarios de tarea y descripciones de datos de entrada. El LLM genera un script que mide los valores máximos y mínimos de las variables, permitiendo una determinación precisa de los anchos de bit requeridos.

#Etapa 4: Verificación de Equivalencia

Después de sintetizar el código C++ corregido en lógica de hardware, se realiza una co-simulación para verificar que el diseño sintetizado se comporta de la misma manera que el programa C++ original. Este paso asegura la corrección del nuevo diseño.

#Etapa 5: Optimización PPA

La etapa final se centra en optimizar los diseños HLS completados para power, rendimiento y área. Se identifican segmentos críticos de código que consumen recursos significativos, y se aplican mejoras adicionales usando estrategias basadas en las pautas de la herramienta HLS.

#Ventajas del Marco

El marco propuesto está diseñado para simplificar significativamente el proceso de reparación de programas, brindando varias ventajas:

• Menos Esfuerzo Manual: Al automatizar gran parte del proceso de reparación, los desarrolladores pueden centrarse en consideraciones de diseño de alto nivel en lugar de estar atrapados en correcciones de bajo nivel.

• Tasas de Reparación Más Altas: El uso de LLMs combinado con una biblioteca robusta de plantillas de corrección aumenta la probabilidad de compilar y ejecutar el código sin errores.

• Eficiencia de Costos: Al minimizar el uso de LLMs a través de reparaciones preliminares con scripts, se reduce el costo total asociado con la reparación de programas.

• Diseños Optimizados: El marco no solo corrige incompatibilidades, sino que también mejora la eficiencia del hardware resultante, asegurando un mejor rendimiento y menor consumo de recursos.

#Resultados Experimentales

Para validar la efectividad del marco, se realizaron pruebas extensivas en un conjunto de aplicaciones del mundo real. El marco se comparó con scripts tradicionales y aplicaciones directas de LLM, mostrando una clara mejora en las tasas de reparación y eficiencia.

En múltiples aplicaciones, el marco logró consistentemente un mayor número de reparaciones exitosas. Los resultados experimentales indicaron que la combinación de scripting tradicional y enfoques impulsados por LLM llevó a una mejora promedio del 23.33% en tasas de aprobación de reparación.

El marco también redujo con éxito los anchos de bit de varias variables, logrando reducciones significativas en área de hardware, consumo de energía y períodos de reloj. Las estrategias de optimización implementadas al final del proceso refinaron aún más el rendimiento de los diseños sintetizados.

#Conclusión

El marco para la reparación automatizada de programas C/C++ para la Síntesis de Alto Nivel representa un avance significativo en la superación de la brecha entre la programación de software y el diseño de hardware. Al emplear técnicas avanzadas como la Generación Aumentada por Recuperación e integrar LLMs en el proceso de reparación, este enfoque reduce la necesidad de intervención manual extensa mientras mejora la eficiencia de la síntesis de hardware.

Al superar los obstáculos asociados con los métodos tradicionales de reparación de programas, este marco abre nuevas posibilidades para que los ingenieros de software participen más fácilmente en procesos de diseño de hardware. Los resultados experimentales destacan su potencial para mejorar significativamente la tasa de reparación y optimizar los diseños de hardware, fomentando en última instancia más innovación en el campo del diseño electrónico.

#Trabajo Futuro

Mirando hacia adelante, se pueden perseguir más refinamientos del marco. La investigación futura puede explorar la integración de LLMs más sofisticados o técnicas alternativas de aprendizaje automático para mejorar aún más el proceso de reparación. Además, expandir la biblioteca de plantillas de corrección podría llevar a una precisión aún mayor en las reparaciones.

Además, investigar cómo este marco puede adaptarse a diferentes lenguajes de programación o herramientas de HLS podría ampliar su aplicabilidad e impacto. A medida que los diseños de hardware y software continúan evolucionando, este marco puede evolucionar con ellos, abordando nuevos desafíos que surgen en la síntesis de sistemas electrónicos.

En resumen, este trabajo sienta las bases para un enfoque más automatizado y eficiente para preparar software para la síntesis de hardware, allanando el camino para futuras innovaciones en ambos dominios.