FlowTune:ドメイン固有マルチアームバンディットによるエンドツーエンド自動論理最適化探索【JST・京大機械翻訳】

Neto Walter Lau; Li Yingjie; Gaillardon Pierre-Emmanuel; Yu Cunxi

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219494790706 整理番号：22P0290333

FlowTune:ドメイン固有マルチアームバンディットによるエンドツーエンド自動論理最適化探索【JST・京大機械翻訳】

FlowTune: End-to-end Automatic Logic Optimization Exploration via Domain-specific Multi-armed Bandit

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発行年： 2022年02月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年05月23日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

近年,電子設計自動化(EDA)における意思決定インテリジェンスの採用が増大しており,これは,手動の努力を減らし,現代のツールフローにおける設計閉鎖プロセスをブーストすることを目指している。しかしながら,既存の手法は,多数のラベル付きデータおよび高価な訓練努力を必要とするか,あるいは計算オーバヘッドによる実際のEDAツールフロー統合に限定されている。本論文では,新しい高性能ドメイン固有マルチステージマルチアームバンド(MAB)アプローチを用いて,合成フロー最適化のための一般的エンドツーエンド逐次意思決定フレームワークフローTuneを提示した。このフレームワークは,Boole Satifibilityのための,a)Anv-Inv-Hubbard(#ノード),b)結合正規形式(CNF)最小化(#claus)のようなBoole最適化問題に関する最適化問題を扱う。論理合成と技術マッピング問題(例えば,c)ポスト静的タイミング解析(STA)遅延と標準セル技術マッピングのための領域最適化,およびd)6-インLUTアーキテクチャのためのFPGA技術マッピング。さらに,2つの異なるFPGAバックエンドツール(OpenFPGAとVPR)と2つの異なる論理合成表現(AIGsとMIG)を用いて,ポストルーティング段階で評価されたエンドツーエンドFPGA設計フローによる提案ドメイン固有MABアプローチの高い拡張性と一般化可能性を実証した。フローTuneはABC[1],Yosys[2],VTR[3],LSOracle[4],OpenFPGA[5],および産業ツールと完全に統合され,公開されている。流れにおける種々の設計段階で行った実験結果は,著者らのフレームワークが,手作業フロー[1]とML探査フロー[6],[7]を結果の質で凌駕し,MLベース手法と比較して,より高速であることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

計算機システム開発 , 半導体集積回路

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