DG-RePlAce: Avanzando en la colocación global de chips de aprendizaje automático

El placement global es un paso importante en el diseño de circuitos integrados. Implica decidir dónde colocar varios componentes en un chip. A medida que los aceleradores de machine learning se vuelven más populares, han surgido nuevos desafíos que hacen que este proceso sea más complejo.

Este artículo habla de una nueva herramienta llamada DG-RePlAce. Está diseñada para mejorar las tareas de placement específicamente para aceleradores de machine learning. Al usar técnicas de computación avanzadas, DG-RePlAce ofrece mejores resultados en términos de eficiencia de placement y rendimiento.

#Antecedentes sobre el Placement Global

En el diseño de chips, el placement global ayuda a determinar el layout de las celdas estándar y los macros. Se necesita un motor de placement rápido para iteraciones de diseño rápidas. Los métodos tradicionales a menudo tienen problemas con grandes aceleradores de machine learning que contienen millones de componentes. Esto puede ralentizar significativamente el proceso de diseño.

Las tecnologías emergentes que dependen de elementos de procesamiento en 2D han introducido nuevas estructuras y flujos de datos. Estos factores son importantes a considerar durante el placement para lograr mejores resultados.

#Características de DG-RePlAce

DG-RePlAce se basa en el marco OpenROAD. Aprovecha las estructuras únicas que se encuentran en los aceleradores de machine learning. En comparación con herramientas existentes como RePlAce y DREAMPlace, DG-RePlAce muestra mejoras impresionantes en la calidad de placement y en la velocidad general.

• Estructuras de Flujo de datos y de Ruta de Datos: DG-RePlAce utiliza el funcionamiento interno de los diseños de machine learning. Al entender cómo se mueve la información dentro de estos sistemas, puede tomar decisiones de placement más inteligentes.

• Aceleración por GPU: La herramienta aprovecha las unidades de procesamiento gráfico (GPUs) para funcionar más rápido. Esta característica permite el procesamiento en paralelo, lo que acelera significativamente los cálculos.

• Algoritmos Mejorados: El equipo detrás de DG-RePlAce ha desarrollado nuevos algoritmos para calcular longitudes de cable y métricas de placement. Estas mejoras llevan a una convergencia más rápida y a un mejor tiempo de ejecución.

#Proceso de Uso de DG-RePlAce

DG-RePlAce trabaja a través de varios pasos. Primero, toma una netlist sintetizada, que es una representación estructural del diseño junto con un archivo de plano de piso. La herramienta procesa esta información a través de una serie de métodos.

1. Extracción de Jerarquía Física: En esta fase, la herramienta organiza los componentes en clústeres basados en sus conexiones. Este paso asegura que los componentes relacionados permanezcan cerca durante el placement.

2. Distribución Inicial Basada en Flujo de Datos: Aquí, DG-RePlAce incorpora información de flujo de datos en la configuración agrupada. Determina posiciones iniciales para estos clústeres usando computación paralela.

3. Construcción de Restricciones de Ruta de Datos: El siguiente paso implica extraer información detallada sobre el movimiento de datos de la netlist. Esta información ayuda a refinar aún más las decisiones de placement.

4. Placement Analítico Paralelo: Finalmente, la herramienta realiza un análisis completo de placement utilizando las restricciones generadas. El uso de GPUs permite un procesamiento rápido, resultando en placements eficientes y de alta calidad.

#Resultados y Métricas de Rendimiento

En pruebas contra otras herramientas de placement como RePlAce y DREAMPlace, DG-RePlAce presume de ventajas significativas.

• Reducción de Longitud de Cables: La herramienta reduce la longitud total de los cables usados para conectar componentes, lo que generalmente lleva a un mejor rendimiento.

• Mejoras en Tiempos: DG-RePlAce logra mejores métricas de tiempo, lo que significa que las señales pueden viajar a través del chip más rápido, mejorando la velocidad general del diseño.

• Eficiencia: A pesar de sus características avanzadas, DG-RePlAce iguala el tiempo total de ejecución de sus competidores mientras realiza el placement significativamente más rápido.

El rendimiento fue validado en varios diseños de machine learning, mostrando las capacidades de DG-RePlAce en diversos entornos.

#Perspectivas de Estudios Experimentales

Como parte de su evaluación, DG-RePlAce fue probado en una variedad de benchmarks. Los resultados revelan que emplear estructuras de flujo de datos y de ruta de datos puede llevar a mejoras sustanciales en el rendimiento.

• Benchmarks de Prueba: La herramienta fue evaluada contra benchmarks bien conocidos como los diseños Tabla y GeneSys. Estas pruebas destacaron la capacidad de DG-RePlAce para optimizar placements de manera efectiva.

• Estudios de Ablación: Al eliminar restricciones de flujo de datos o de ruta de datos, los investigadores encontraron que ambos elementos juegan un papel crucial en la mejora de la calidad del placement. Cada variante mostró que tener estas restricciones produce mejores resultados en general.

#Comparación de Eficiencia de Tiempo de Ejecución

La eficiencia de tiempo de ejecución de DG-RePlAce destaca cuando se compara con DREAMPlace.

• Reducción de Iteraciones: La herramienta requirió menos iteraciones para alcanzar la convergencia. Esta eficiencia se puede atribuir a los conocimientos adquiridos durante la fase de distribución inicial.

• Cálculo Más Rápido: Los algoritmos de DG-RePlAce para calcular la longitud de los cables y la densidad están optimizados para velocidad, permitiendo que funcione mejor con diseños más grandes.

Aunque el tiempo total de respuesta de DG-RePlAce puede ser mayor debido a ciertas operaciones de archivo, su tiempo de ejecución central para el placement es significativamente más rápido que el de sus pares. Esto lo hace adecuado para escenarios donde las tareas de placement se repiten múltiples veces.

#Perspectivas sobre el Trabajo Futuro

El equipo de desarrollo ha identificado varias áreas para mejora y exploración:

1. Incorporación de Pantallas de Densidad: Al agregar características para gestionar la densidad, DG-RePlAce puede mejorar aún más su capacidad de enrutamiento.

2. Integración de Machine Learning: Los planes futuros incluyen el uso de técnicas de machine learning para optimizar los hiperparámetros de la herramienta para mejores compromisos entre varias métricas de rendimiento.

3. Optimización de la Extracción de Jerarquía: Este proceso es actualmente un cuello de botella. Optimizarlo podría mejorar la eficiencia general de DG-RePlAce.

#Conclusión

DG-RePlAce demuestra que aprovechar las características únicas de los aceleradores de machine learning puede llevar a ganancias sustanciales en el proceso de placement global. Sus mejoras sobre las herramientas de placement tradicionales destacan el potencial de optimizar diseños de manera más eficiente.

La herramienta no solo cumple con las demandas del hardware moderno de machine learning, sino que también sienta las bases para futuros desarrollos en metodologías de placement. Con mejoras continuas, DG-RePlAce promete ser un valioso activo en el campo del diseño de circuitos integrados, particularmente para aplicaciones de machine learning.