論文の概要: Statistical Hardware Design With Multi-model Active Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08054v4
- Date: Sun, 26 Mar 2023 05:25:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-28 23:57:08.008887
- Title: Statistical Hardware Design With Multi-model Active Learning
- Title（参考訳）: マルチモデルアクティブラーニングによる統計ハードウェア設計
- Authors: Alireza Ghaffari, Masoud Asgharian, Yvon Savaria
- Abstract要約: 本稿では,効率的なハードウェア設計の課題を解決するために,モデルに基づく能動的学習手法を提案する。
提案手法は,設計空間探索と性能予測を同時に行うのに十分な精度のハードウェアモデルを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7596501992526474
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the rising complexity of numerous novel applications that serve our
modern society comes the strong need to design efficient computing platforms.
Designing efficient hardware is, however, a complex multi-objective problem
that deals with multiple parameters and their interactions. Given that there
are a large number of parameters and objectives involved in hardware design,
synthesizing all possible combinations is not a feasible method to find the
optimal solution. One promising approach to tackle this problem is statistical
modeling of a desired hardware performance. Here, we propose a model-based
active learning approach to solve this problem. Our proposed method uses
Bayesian models to characterize various aspects of hardware performance. We
also use transfer learning and Gaussian regression bootstrapping techniques in
conjunction with active learning to create more accurate models. Our proposed
statistical modeling method provides hardware models that are sufficiently
accurate to perform design space exploration as well as performance prediction
simultaneously. We use our proposed method to perform design space exploration
and performance prediction for various hardware setups, such as
micro-architecture design and OpenCL kernels for FPGA targets. Our experiments
show that the number of samples required to create performance models
significantly reduces while maintaining the predictive power of our proposed
statistical models. For instance, in our performance prediction setting, the
proposed method needs 65% fewer samples to create the model, and in the design
space exploration setting, our proposed method can find the best parameter
settings by exploring less than 50 samples.
- Abstract（参考訳）: 現代の社会に貢献する多くの新しいアプリケーションが複雑化するにつれ、効率的なコンピューティングプラットフォームを設計する必要がある。
しかし、効率的なハードウェアの設計は、複数のパラメータとその相互作用を扱う複雑な多目的問題である。
ハードウェア設計には多数のパラメータや目的があるので、可能な組み合わせをすべて合成することは、最適解を見つけるための実現可能な方法ではない。
この問題に取り組むための有望なアプローチは、望ましいハードウェア性能の統計的モデリングである。
本稿では,この問題を解決するためのモデルベースアクティブラーニング手法を提案する。
提案手法はベイズモデルを用いてハードウェア性能の様々な側面を特徴付ける。
また、より正確なモデルを作成するために、トランスファー学習とガウス回帰ブートストラップ技術とアクティブラーニングを併用しています。
提案手法は,設計空間探索と性能予測を同時に行うのに十分な精度のハードウェアモデルを提供する。
提案手法は,FPGAターゲット用マイクロアーキテクチャ設計やOpenCLカーネルなど,様々なハードウェア構成のための設計空間探索と性能予測を行う。
実験により,提案する統計モデルの予測力を維持しつつ,性能モデル作成に必要なサンプル数が大幅に減少することを示した。
例えば、性能予測設定では、提案手法はモデルを作成するのに65%のサンプルが必要であり、設計空間探索設定では、提案手法は50未満のサンプルを探索することで最適なパラメータ設定を見つけることができる。
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