Automatizando a Reparo de Programas C/C++ para HLS

Na área de engenharia de computação, a Síntese em Alto Nível (HLS) tem um papel importante em transformar linguagens de programação de alto nível, como C/C++, em descrições de hardware que podem ser usadas para criar circuitos. Esse processo permite que engenheiros de software se envolvam mais no design de hardware. No entanto, muitas funcionalidades de programas tradicionais em C/C++ não são aplicáveis diretamente à HLS, o que significa que muitas mudanças manuais são necessárias. Isso cria uma barreira para desenvolvedores que podem não ser especialistas em design de hardware.

Para enfrentar esses desafios, técnicas de reparo automatizado para programas C/C++ foram propostas. Esses métodos são feitos para transformar programas tradicionais em versões que podem ser processadas por ferramentas HLS. Apesar da introdução de vários scripts e ferramentas de automação, muitas dessas soluções ainda exigem que os desenvolvedores corrijam manualmente problemas que surgem durante a conversão.

Recentemente, Modelos de Linguagem Grande (LLMs) mostraram potencial em automatizar várias tarefas de programação, incluindo geração de código e correção de erros. Este artigo apresenta uma estrutura que aproveita os LLMs para automatizar o reparo de programas C/C++ para HLS, minimizando a necessidade de intervenção manual.

#Desafios na Síntese em Alto Nível

Programas C/C++ são geralmente escritos para rodar em CPUs, mas nem todos os seus recursos podem ser traduzidos diretamente em designs de hardware. Por exemplo:

1. Ponteiros: Muitas ferramentas HLS não suportam o uso de ponteiros, o que pode complicar a gestão de acessos à memória. Os desenvolvedores têm que converter acessos a ponteiros em acessos baseados em arrays manualmente.

2. Memória Dinâmica: Funções como malloc() e free() não são compatíveis com HLS, já que o hardware não pode lidar com estruturas de dados dinâmicas.

3. Recursão: Funções recursivas exigem alocação dinâmica de pilha, o que não é suportado por HLS. Os desenvolvedores precisam converter isso em soluções iterativas.

4. Largura de Bits: Tipos inteiros padrão em C/C++ são muitas vezes maiores do que o necessário em designs de hardware, levando a um uso ineficiente de recursos. Os desenvolvedores têm que determinar manualmente as larguras de bits ideais para as variáveis.

5. Operações Booleanas: Ferramentas HLS podem ter dificuldades com certas operações booleanas, exigindo o uso de diferentes tipos de dados para operações como incrementos.

6. Declarações Incompletas: Se um case ou switch não cobre todos os valores possíveis, isso pode levar a erros nas ferramentas HLS.

7. Estruturas Não Suportadas: Certos recursos do C++, como funções virtuais, podem complicar o processo de design em HLS.

8. Tratamento de Exceções: O tratamento de erros em C/C++ não se traduz diretamente em hardware, e os desenvolvedores precisam criar mecanismos personalizados para lidar com erros em designs de hardware.

Esses problemas tornam a criação de designs compatíveis com HLS demorada e propensa a erros.

#A Estrutura Proposta

Para lidar com os desafios mencionados, uma nova estrutura é introduzida para automatizar o reparo de programas C/C++ e torná-los compatíveis com HLS. Os principais recursos dessa estrutura incluem:

1. Reparo Automatizado: A estrutura usa LLMs para pegar código C/C++ e convertê-lo automaticamente em designs compatíveis com HLS. Isso reduz o esforço manual necessário para corrigir problemas comuns.

2. Geração Aumentada por Recuperação (RAG): Para melhorar a precisão dos reparos feitos pelo LLM, uma biblioteca de templates de reparo corretos é criada. Esses templates fornecem orientações sobre como corrigir erros comuns, melhorando a qualidade da entrada para o LLM.

3. Otimização da Largura de Bits: A estrutura usa algoritmos para determinar as larguras de bits mais eficientes para variáveis, reduzindo o uso desnecessário de recursos no design final de hardware.

4. Mecanismo de Reparo Conjunto: A estrutura combina reparos tradicionais baseados em scripts com reparos orientados por LLM para minimizar custos associados ao uso de LLMs, enquanto garante correções de alta qualidade.

5. Otimização de PPA: Uma vez feitos os reparos, a estrutura também otimiza os circuitos resultantes para consumo de energia, desempenho e área.

#Estágios da Estrutura

O processo envolve várias etapas principais:

#Etapa 1: Pré-processamento

Inicialmente, o programa C/C++ é compilado com a ferramenta HLS para identificar erros existentes. Como nem todos os erros podem ser detectados em uma única passada, o programa também é analisado para incompatibilidades comuns com HLS. O programa inteiro é então alimentado no LLM para detectar possíveis problemas adicionais.

#Etapa 2: Reparo com RAG

Nesta fase, uma biblioteca de reparo manual é utilizada. Essa biblioteca contém templates para erros comuns e suas correções, oriundos da documentação da ferramenta HLS. Ao encontrar um erro, o LLM recupera o template de correção mais relevante. Isso melhora a qualidade dos prompts dados ao LLM, tornando seus reparos mais precisos.

#Etapa 3: Otimização da Largura de Bits

A próxima etapa envolve determinar as larguras de bits ideais para variáveis dentro do código. O LLM recebe o código C/C++, incluindo cenários de tarefas e descrições de dados de entrada. O LLM gera um script que mede os valores máximos e mínimos das variáveis, permitindo uma determinação precisa das larguras de bits necessárias.

#Etapa 4: Verificação de Equivalência

Após sintetizar o código C++ corrigido em lógica de hardware, uma co-simulação é realizada para verificar se o design sintetizado se comporta da mesma forma que o programa C++ original. Esta etapa garante a correção do novo design.

#Etapa 5: Otimização de PPA

A etapa final foca na otimização dos designs HLS completados para energia, desempenho e área. Segmentos críticos de código que consomem recursos significativos são identificados, e melhorias adicionais são aplicadas usando estratégias baseadas nas diretrizes da ferramenta HLS.

#Vantagens da Estrutura

A estrutura proposta é feita para agilizar significativamente o processo de reparo de programas, oferecendo várias vantagens:

• Redução do Esforço Manual: Ao automatizar boa parte do processo de reparo, os desenvolvedores podem se concentrar em considerações de design de nível superior, em vez de ficarem presos em correções de baixo nível.

• Taxas de Reparo Mais Altas: O uso de LLMs combinado com uma biblioteca robusta de templates de correção aumenta a probabilidade de compilar e executar o código com sucesso, sem erros.

• Eficiência de Custo: Ao minimizar o uso de LLMs através de reparos preliminares em scripts, o custo total associado ao reparo de programas é reduzido.

• Designs Otimizados: A estrutura não apenas corrige incompatibilidades, mas também melhora a eficiência do hardware resultante, garantindo melhor desempenho e menor consumo de recursos.

#Resultados Experimentais

Para validar a eficácia da estrutura, testes extensivos foram realizados em um conjunto de aplicações do mundo real. A estrutura foi comparada com scripts tradicionais e aplicações diretas de LLM, mostrando uma melhoria clara nas taxas de reparo e eficiência.

Em várias aplicações, a estrutura consistentemente alcançou um maior número de reparos bem-sucedidos. Os resultados experimentais indicaram que a combinação de scripts tradicionais e abordagens orientadas por LLM levou a uma melhoria média de 23,33% nas taxas de sucesso dos reparos.

A estrutura também conseguiu reduzir as larguras de bits de várias variáveis, alcançando reduções significativas em área de hardware, consumo de energia e períodos de clock. As estratégias de otimização implementadas no final do processo ainda refinaram as performances dos designs sintetizados.

#Conclusão

A estrutura para reparo automatizado de programas C/C++ para Síntese em Alto Nível representa um grande avanço em conectar a programação de software e o design de hardware. Ao empregar técnicas avançadas como Geração Aumentada por Recuperação e integrar LLMs no processo de reparo, essa abordagem reduz a necessidade de intervenção manual extensiva enquanto melhora a eficiência da síntese de hardware.

Ao superar os obstáculos associados aos métodos tradicionais de reparo de programas, essa estrutura abre novas possibilidades para engenheiros de software participarem mais facilmente dos processos de design de hardware. Os resultados experimentais destacam seu potencial para melhorar significativamente a taxa de reparo e otimizar designs de hardware, promovendo mais inovação na área de design eletrônico.

#Trabalhos Futuros

Olhando para frente, mais refinamentos da estrutura podem ser realizados. Pesquisas futuras podem explorar a integração de LLMs mais sofisticados ou técnicas de aprendizado de máquina alternativas para aprimorar ainda mais o processo de reparo. Além disso, expandir a biblioteca de templates de correção poderia levar a uma precisão ainda maior nos reparos.

Além disso, investigar como essa estrutura pode ser adaptada para diferentes linguagens de programação ou ferramentas HLS pode ampliar sua aplicabilidade e impacto. À medida que os designs de hardware e software continuam a evoluir, essa estrutura pode evoluir com eles, abordando novos desafios que surgem na síntese de sistemas eletrônicos.

Em resumo, este trabalho estabelece as bases para uma abordagem mais automatizada e eficiente para preparar software para síntese de hardware, abrindo caminho para futuras inovações em ambos os domínios.