Design Inverso Profundo para Síntese de Alto Nível

A síntese de alto nível (HLS) é um processo que transforma algoritmos escritos em linguagens de programação de alto nível, como C ou C++, em descrições de hardware para circuitos digitais. Isso é super importante porque projetar circuitos digitais tá ficando cada vez mais complicado. Com a demanda por hardware mais rápido e eficiente crescendo, também aumenta a necessidade de métodos avançados em automação de design.

Mas usar HLS não é tão simples. Muitas vezes, exige uma boa dose de conhecimento e um tempo considerável para ajustar os parâmetros de design, conhecidos como Pragmas. Esses pragmas podem influenciar vários aspectos do hardware, como desempenho e tamanho. Para lidar com essa complexidade de forma eficiente, os pesquisadores buscam melhores formas de automatizar o processo de design.

#Desafios na Síntese de Alto Nível

As soluções existentes para exploração do espaço de design (DSE) se dividem em duas categorias principais: métodos heurísticos e modelos preditivos.

Os métodos heurísticos oferecem resultados rápidos, mas geralmente carecem de um entendimento profundo de como as ferramentas de HLS operam. Isso dificulta a otimização dos designs. Por exemplo, informações cruciais sobre a ordem das operações e seu tempo - informações que podem impactar muito o desempenho do design - só ficam disponíveis depois que o processo de HLS é concluído.

Por outro lado, os modelos preditivos tentam prever resultados com base em dados de síntese anteriores. No entanto, eles costumam ter dificuldades com a generalização porque o processo de HLS pode ser demorado e o espaço de design cresce exponencialmente.

#Apresentando o Deep Inverse Design para HLS

Para superar esses desafios, uma nova abordagem chamada Deep Inverse Design para HLS (DID HLS) foi proposta. Esse método usa tecnologias avançadas, como redes neurais gráficas e modelos generativos, para otimizar de forma metódica designs de hardware para algoritmos que exigem muito processamento. Aprendendo com os dados de saída gerados após o processo de HLS, o DID HLS pode entender melhor as características do design e melhorá-las com o tempo.

O aspecto único do DID HLS está em sua abordagem iterativa. Começa usando uma ampla distribuição de configurações de pragmas para explorar uma variedade de opções de design. Em seguida, ajusta essas configurações com base nos resultados de iterações anteriores.

#Entendendo os Pragmas

Os pragmas são essenciais no HLS porque guiam como o sintetizador otimiza o design. Eles podem dictar diversas estratégias, como:

• Pipelining: Isso permite que várias operações se sobreponham na execução.
• Loop Unrolling: Isso expande loops para executar várias iterações ao mesmo tempo.
• Array Partitioning: Isso divide arrays em pedaços menores para processamento simultâneo.
• Function Inlining: Isso substitui chamadas de função pelo corpo da função para reduzir sobrecarga.

Ao selecionar a combinação certa de pragmas, os designers podem melhorar consideravelmente o desempenho do hardware, mas fazer isso exige um equilíbrio cuidadoso entre objetivos concorrentes, como velocidade e uso de recursos.

#O Processo de Deep Inverse Design para HLS

O DID HLS começa construindo um espaço de design que inclui várias configurações de pragmas. Começando com uma distribuição uniforme dessas configurações, o método explora as possibilidades de design.

À medida que os designs são sintetizados, eles são vinculados a novas representações intermediárias (IRs) que ajudam a entender a organização e o comportamento do hardware sob essas configurações. O objetivo é criar um conjunto de dados a partir dessas IRs que pode ser usado para treinar modelos preditivos que orientem a otimização futura.

Esse método refina continuamente sua estratégia de amostragem com base nas distribuições aprendidas. Coletando dados de designs anteriores, ele pode prever com mais precisão quais configurações podem resultar nos melhores resultados.

#Importância da Representação Intermediária Pós-HLS

Uma parte importante da abordagem DID HLS é seu foco na representação intermediária pós-HLS (PIR). Uma vez que o HLS processa um algoritmo, a PIR fornece uma descrição precisa do design sintetizado, capturando detalhes essenciais sobre várias características do design.

Essa representação é crítica porque ajuda a identificar diferenças importantes em designs que surgem a partir da aplicação de diferentes pragmas. Ao se basear na PIR, o método contorna algumas armadilhas associadas às representações intermediárias tradicionais que podem não capturar adequadamente as complexidades envolvidas nos processos de HLS.

#Como Redes de Atenção Gráfica Melhoram o Processo

O DID HLS utiliza Redes de Atenção Gráfica (GATs) para melhorar a extração de características dos conjuntos de dados gerados. As GATs empregam um mecanismo de atenção que permite ao modelo focar em interações significativas entre os nós do gráfico - cada nó representando uma configuração de design.

Por meio desse mecanismo, o modelo pode pesar a importância de diferentes nós e arestas, melhorando a capacidade de prever como diferentes configurações vão se comportar. O mecanismo de atenção ajuda a manter a riqueza da informação enquanto extrai características-chave da estrutura do gráfico.

#Utilizando Autoencoders Variacionais

O DID HLS também incorpora Autoencoders Variacionais (VAEs) como parte de sua metodologia. Os VAEs são usados para aprender as distribuições subjacentes das características de design. Isso permite que o modelo gere novos designs com base nas características aprendidas, proporcionando uma maneira robusta de explorar variações de design.

Ao condicionar as probabilidades de diferentes configurações de pragmas, os VAEs ajudam a criar um mapeamento entre as configurações e seus resultados de desempenho, permitindo uma exploração mais informada do espaço de design.

#O Processo de Otimização Iterativa

À medida que o método avança, ele adota uma abordagem iterativa para amostragem de design. Cada iteração envolve gerar novos designs com base nas distribuições atualizadas de pragmas. Esses novos designs são sintetizados para produzir novas PIRs, que alimentam o processo de treinamento.

Durante cada iteração, o método ajusta as distribuições com base nos resultados de desempenho coletados de sínteses anteriores. Com o tempo, esse processo permite que o método se concentre em configurações ideais de forma mais eficiente, enquanto também se adapta a novas percepções adquiridas por meio de avaliações contínuas.

#Métricas de Avaliação para Desempenho

Para avaliar a eficácia do DID HLS, métricas específicas são utilizadas. Uma métrica chave é a Distância Média ao Conjunto de Referência (ADRS), que mede quão próximos os designs gerados estão de um ideal Pareto front.

Um design é considerado não dominado se não existe outro design que possa melhorar um objetivo sem comprometer outro. Assim, um ADRS mais próximo indica um design de melhor desempenho, refletindo uma qualidade essencial no desenvolvimento de hardware em situações críticas.

#Resultados e Comparações com Métodos Existentes

O DID HLS foi rigorosamente avaliado em comparação com quatro métodos avançados de DSE. Os resultados revelam melhorias significativas no desempenho em várias referências. Em comparação com os métodos que melhor performaram, o DID HLS alcançou reduções marcadas na ADRS, demonstrando sua capacidade superior em produzir designs de alta qualidade.

Além de seu forte desempenho, o DID HLS também é destacado por sua robustez e eficiência. O processo consegue produzir designs ótimos enquanto mantém um tempo de síntese razoável, destacando seu potencial em aplicações do mundo real.

#Avaliação de Desempenho e Estudos de Ablation

Além de testes de desempenho comparativos, um estudo de ablação foi realizado para testar a eficácia de diferentes componentes dentro da estrutura do DID HLS. Esse estudo envolveu a comparação de vários modelos generativos, incluindo VAEs, Redes Adversariais Generativas (GANs) e modelos de difusão.

Os resultados indicaram que os VAEs, quando combinados com as vantagens da PIR, levaram ao melhor desempenho, confirmando a importância da extração eficaz de características no processo de exploração do espaço de design.

#Direções Futuras para Melhoria

Embora o DID HLS mostre grande potencial, ainda há oportunidades para aprimorar ainda mais o método. Algumas considerações incluem:

• Expandir o espaço de design para incorporar mais pragmas.
• Garantir portabilidade entre diferentes plataformas de HLS.
• Implementar ajuste de hiperparâmetros e aprendizado por transferência para melhor adaptabilidade.
• Encontrar maneiras de lidar com designs maiores que podem levar a PIRs CDFGs mais complexas.

#Conclusão

Em resumo, o DID HLS representa um avanço significativo no campo do design de circuitos digitais. Ao aproveitar técnicas de aprendizado profundo e focar em representações pós-HLS, esse método provou ser eficaz na otimização de designs de hardware com orçamentos limitados de síntese.

As fortes métricas de desempenho, a capacidade de iterar em direção a designs ideais e os insights obtidos a partir de estudos comparativos ressaltam o valor que o DID HLS traz para a automação de design. À medida que a tecnologia continua a evoluir, abordagens como o DID HLS serão cruciais para atender às demandas de requisitos de hardware cada vez mais sofisticados.