論文の概要: Too Big to Fail? Active Few-Shot Learning Guided Logic Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02368v1
• Date: Tue, 5 Apr 2022 17:18:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-06 12:54:58.522003
• Title: Too Big to Fail? Active Few-Shot Learning Guided Logic Synthesis
• Title（参考訳）: 失敗するには大きすぎる? 能動Few-Shot学習ガイド論理合成
• Authors: Animesh Basak Chowdhury, Benjamin Tan, Ryan Carey, Tushit Jain, Ramesh Karri, Siddharth Garg
• Abstract要約: 本稿では,過去の合成データに基づいて学習済みモデルを微調整し,未知のネットリストの合成レシピの品質を正確に予測するブルズアイを提案する。 このアプローチは、最先端の機械学習アプローチよりも2倍から10倍のランタイム改善とQoR(Quality-of-result)を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.961915757370466
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Generating sub-optimal synthesis transformation sequences ("synthesis recipe") is an important problem in logic synthesis. Manually crafted synthesis recipes have poor quality. State-of-the art machine learning (ML) works to generate synthesis recipes do not scale to large netlists as the models need to be trained from scratch, for which training data is collected using time consuming synthesis runs. We propose a new approach, Bulls-Eye, that fine-tunes a pre-trained model on past synthesis data to accurately predict the quality of a synthesis recipe for an unseen netlist. This approach on achieves 2x-10x run-time improvement and better quality-of-result (QoR) than state-of-the-art machine learning approaches.
• Abstract（参考訳）: 準最適合成変換配列(合成レシピ)の生成は、論理合成において重要な問題である。 手作りの合成レシピは品質が悪い。 最先端の機械学習(ml)は、モデルをスクラッチからトレーニングする必要があるため、大規模なネットリストに対してスケールしない合成レシピを生成するためのものだ。 本研究では,事前学習したモデルを過去の合成データに微調整し,未知のネットリストの合成レシピの品質を正確に予測する手法であるbulls-eyeを提案する。 このアプローチは、最先端の機械学習アプローチよりも2倍から10倍のランタイム改善とQoR(Quality of-result)を実現している。

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