Avanzare nel design hardware con il machine learning

Negli ultimi anni, c'è stato un crescente interesse nella costruzione di hardware speciale che può eseguire compiti specifici in modo più efficiente. Questo tipo di hardware è conosciuto come acceleratori specifici per il dominio (DSA). Esempi comuni includono circuiti integrati specifici per applicazioni (ASIC) e array di porte programmabili sul campo (FPGA). Questi DSA sono particolarmente utili in settori come il deep learning e le auto a guida autonoma, dove le prestazioni e l'efficienza energetica sono cruciali. Tuttavia, progettare questo hardware non è semplice e richiede spesso conoscenze specializzate.

Per rendere il processo di design più semplice, sono stati introdotti strumenti di Sintesi ad Alto Livello (HLS). Questi strumenti permettono agli ingegneri di scrivere i loro progetti in linguaggi di programmazione di alto livello come C o C++, che sono più facili da usare rispetto ai linguaggi di descrizione hardware di basso livello. Anche con questi strumenti, un buon design richiede conoscenze su come strutturare l'hardware, che si esprimono attraverso comandi specifici chiamati pragmi. Di conseguenza, c'è il desiderio di rendere il processo di design più automatizzato, specialmente utilizzando l'apprendimento automatico per aiutare a prevedere la qualità del design.

#Importanza della Qualità del Design

La qualità di un design può essere misurata in termini di prestazioni e utilizzo delle risorse. Le prestazioni vengono spesso valutate in base alla latenza, ovvero il tempo necessario per completare un compito. L'utilizzo delle risorse si riferisce a quante delle risorse disponibili, come memoria o unità di elaborazione, vengono utilizzate. Per ottenere design di alta qualità, gli ingegneri devono selezionare con cura pragmi e altri parametri di design. Tuttavia, determinare le migliori scelte può essere complicato e richiedere tempo.

#Sfide nel Design HLS

Una delle principali sfide nel design HLS è la necessità di una profonda conoscenza dell'applicazione specifica e dei vincoli hardware. Sebbene gli strumenti HLS migliorino l'accessibilità, richiedono comunque una solida comprensione dei principi di design hardware. Molti programmatori software potrebbero non avere le competenze necessarie per sfruttare efficacemente gli strumenti HLS, limitando la loro capacità di progettare hardware efficienti. Questa barriera ha suscitato interesse nell'automazione del processo di design, consentendo migliori prestazioni senza la necessità di una vasta conoscenza tecnica.

#Utilizzo dell'Apprendimento Automatico

L'apprendimento automatico è emerso come una strada promettente per affrontare queste sfide. Sviluppando algoritmi che possono apprendere dalle esperienze di design precedenti, è possibile prevedere la qualità di nuovi design basandosi su vari parametri, incluso il Codice Sorgente e i pragmi. L'idea è di creare una comprensione più completa dei design utilizzando diversi tipi di dati: sia il codice originale che la struttura hardware rappresentata attraverso grafi di flusso di dati di controllo (CDFG).

#Combinare Diverse Modalità

Un'idea chiave è sfruttare sia il codice sorgente che la rappresentazione grafica dei design hardware. Mentre i metodi tradizionali di solito si concentrano su un tipo di dato, combinarli può fornire intuizioni più ricche. Ad esempio, la sequenza di comandi nel codice sorgente può fornire un contesto prezioso che la rappresentazione grafica può trascurare.

Viene proposta un approccio innovativo per integrare efficacemente queste diverse modalità. Questo comporta la creazione di un modello che consente l'interazione tra il codice sorgente e il CDFG in modo sfumato. Considerando entrambe le forme di dati, il modello può generare rappresentazioni che portano a migliori previsioni sulla qualità e le prestazioni del design.

#Il Modello Proposto

Il modello proposto consiste in un framework encoder-decoder che elabora il codice sorgente e il CDFG in modo congiunto. L'encoder si concentra sull'estrazione di rappresentazioni utili da entrambi i tipi di dati. Il decoder utilizza poi queste rappresentazioni per fare previsioni sulla qualità del design. Un aspetto significativo di questo modello è la sua attenzione alle interazioni dettagliate tra i due tipi di dati, consentendo una comprensione più dettagliata e previsioni efficaci.

#Tecniche Innovative per l'Interazione

Per ottenere un'interazione efficace tra il codice sorgente e il CDFG, vengono introdotte due tecniche principali. La prima è un'architettura di riepilogo che cattura interazioni generali tra le due modalità. La seconda tecnica prevede un meccanismo di passaggio messaggi dettagliato che consente una collaborazione più profonda tra i due tipi di dati. Questo approccio duale migliora la capacità del modello di trarre intuizioni rilevanti sia dal codice sorgente che dalla rappresentazione grafica.

#Pre-Addestramento per Migliorare le Prestazioni

Un ostacolo significativo nell'addestrare modelli di apprendimento automatico efficaci è la disponibilità limitata di dati etichettati. Per contrastare questo, viene proposto un metodo di pre-addestramento innovativo. Addestrando su dati provenienti da compiti di compilazione di base, il modello può apprendere schemi e relazioni generali all'interno dei dati. Questa conoscenza di base consente previsioni migliori quando vengono utilizzati i dati di design effettivi.

#Risultati Sperimentali

I risultati dell'applicazione di questo modello dimostrano la sua efficacia. Il modello raggiunge miglioramenti sostanziali nella previsione della qualità del design rispetto ai metodi esistenti. Dimostra che combinare le due modalità porta a previsioni di prestazioni più accurate e a una migliore qualità del design.

Inoltre, il modello viene messo alla prova in uno scenario di esplorazione dello spazio di design, dove cerca di identificare i migliori parametri di design per applicazioni specifiche. I test rivelano che il modello proposto supera i suoi concorrenti, capace di trovare design migliori in un tempo più breve.

#Implicazioni per Lavori Futuri

I risultati sottolineano l'importanza di utilizzare più modalità nell'automazione del design. Poiché i requisiti hardware diventano sempre più complessi, fare affidamento su approcci a singola modalità potrebbe limitare l'efficienza. Lo studio propone che gli sforzi futuri dovrebbero concentrarsi sulla creazione di sistemi ancora più integrati che possano gestire senza problemi diversi tipi di dati.

#Conclusione

In sintesi, l'ascesa degli acceleratori specifici per il dominio ha creato un urgente bisogno di strumenti di design migliorati. La sintesi ad alto livello ha semplificato il processo, ma restano sfide significative. Utilizzando l'apprendimento automatico e combinando diversi tipi di dati, il modello proposto può migliorare il processo di previsione della qualità del design. I risultati indicano un futuro promettente per l'automazione del design hardware, rendendolo più accessibile a un numero più ampio di programmatori. Con la complessità delle applicazioni che continua a crescere, tali innovazioni saranno vitali per soddisfare la domanda di soluzioni hardware più efficienti ed efficaci.