論文の概要: Logic Synthesis Meets Machine Learning: Trading Exactness for Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02530v2
• Date: Tue, 15 Dec 2020 16:08:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-22 20:37:18.369973
• Title: Logic Synthesis Meets Machine Learning: Trading Exactness for Generalization
• Title（参考訳）: 論理合成と機械学習: 一般化のための取引慣性
• Authors: Shubham Rai, Walter Lau Neto, Yukio Miyasaka, Xinpei Zhang, Mingfei Yu, Qingyang Yi Masahiro Fujita, Guilherme B. Manske, Matheus F. Pontes, Leomar S. da Rosa Junior, Marilton S. de Aguiar, Paulo F. Butzen, Po-Chun Chien, Yu-Shan Huang, Hoa-Ren Wang, Jie-Hong R. Jiang, Jiaqi Gu, Zheng Zhao, Zixuan Jiang, David Z. Pan, Brunno A. de Abreu, Isac de Souza Campos, Augusto Berndt, Cristina Meinhardt, Jonata T. Carvalho, Mateus Grellert, Sergio Bampi, Aditya Lohana, Akash Kumar, Wei Zeng, Azadeh Davoodi, Rasit O. Topaloglu, Yuan Zhou, Jordan Dotzel, Yichi Zhang, Hanyu Wang, Zhiru Zhang, Valerio Tenace, Pierre-Emmanuel Gaillardon, Alan Mishchenko, and Satrajit Chatterjee
• Abstract要約: 我々は,IWLS 2020で実施した競技結果に基づいて,不完全特定関数を学習する。 このベンチマークスイートを利用可能にし、学習に対するさまざまなアプローチの詳細な比較分析を提供しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.3380462457184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Logic synthesis is a fundamental step in hardware design whose goal is to find structural representations of Boolean functions while minimizing delay and area. If the function is completely-specified, the implementation accurately represents the function. If the function is incompletely-specified, the implementation has to be true only on the care set. While most of the algorithms in logic synthesis rely on SAT and Boolean methods to exactly implement the care set, we investigate learning in logic synthesis, attempting to trade exactness for generalization. This work is directly related to machine learning where the care set is the training set and the implementation is expected to generalize on a validation set. We present learning incompletely-specified functions based on the results of a competition conducted at IWLS 2020. The goal of the competition was to implement 100 functions given by a set of care minterms for training, while testing the implementation using a set of validation minterms sampled from the same function. We make this benchmark suite available and offer a detailed comparative analysis of the different approaches to learning
• Abstract（参考訳）: 論理合成はハードウェア設計における基本的なステップであり、その目標は遅延と面積を最小化しながらブール関数の構造表現を見つけることである。 関数が完全に指定されている場合、実装は関数を正確に表現する。 関数が不完全特定されている場合、実装はケアセットにのみ真である必要がある。 論理合成のアルゴリズムのほとんどは、ケアセットを正確に実装するためにsatとbooleanメソッドに依存しているが、我々は論理合成における学習を調査し、汎化のために厳密さを交換しようとしている。 この作業は、ケアセットがトレーニングセットであり、実装が検証セットに一般化することが期待される機械学習に直接関係している。 我々は,IWLS 2020で実施した競技結果に基づいて,不完全特定関数を学習する。 競争の目標は、同じ関数からサンプリングされた検証小数点セットを使用して、トレーニングのためのケア小数点セットによって与えられる100の関数を実装することである。 このベンチマークスイートを利用可能にし、学習アプローチの詳細な比較分析を提供する

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