論文の概要: ArchGym: An Open-Source Gymnasium for Machine Learning Assisted Architecture Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08888v1
• Date: Thu, 15 Jun 2023 06:41:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 16:24:42.924976
• Title: ArchGym: An Open-Source Gymnasium for Machine Learning Assisted Architecture Design
• Title（参考訳）: ArchGym: 機械学習支援アーキテクチャ設計のためのオープンソースの体育館
• Authors: Srivatsan Krishnan, Amir Yazdanbaksh, Shvetank Prakash, Jason Jabbour, Ikechukwu Uchendu, Susobhan Ghosh, Behzad Boroujerdian, Daniel Richins, Devashree Tripathy, Aleksandra Faust, Vijay Janapa Reddi
• Abstract要約: ArchGymは、さまざまな検索アルゴリズムをアーキテクチャシミュレータに接続するオープンソースのフレームワークである。 我々は、カスタムメモリコントローラ、ディープニューラルネットワークアクセラレータ、AR/VRワークロード用のカスタムSOCを設計する際に、複数のバニラおよびドメイン固有の検索アルゴリズムにわたってArchGymを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.57999109204569
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning is a prevalent approach to tame the complexity of design space exploration for domain-specific architectures. Using ML for design space exploration poses challenges. First, it's not straightforward to identify the suitable algorithm from an increasing pool of ML methods. Second, assessing the trade-offs between performance and sample efficiency across these methods is inconclusive. Finally, lack of a holistic framework for fair, reproducible, and objective comparison across these methods hinders progress of adopting ML-aided architecture design space exploration and impedes creating repeatable artifacts. To mitigate these challenges, we introduce ArchGym, an open-source gym and easy-to-extend framework that connects diverse search algorithms to architecture simulators. To demonstrate utility, we evaluate ArchGym across multiple vanilla and domain-specific search algorithms in designing custom memory controller, deep neural network accelerators, and custom SoC for AR/VR workloads, encompassing over 21K experiments. Results suggest that with unlimited samples, ML algorithms are equally favorable to meet user-defined target specification if hyperparameters are tuned; no solution is necessarily better than another (e.g., reinforcement learning vs. Bayesian methods). We coin the term hyperparameter lottery to describe the chance for a search algorithm to find an optimal design provided meticulously selected hyperparameters. The ease of data collection and aggregation in ArchGym facilitates research in ML-aided architecture design space exploration. As a case study, we show this advantage by developing a proxy cost model with an RMSE of 0.61% that offers a 2,000-fold reduction in simulation time. Code and data for ArchGym is available at https://bit.ly/ArchGym.
• Abstract（参考訳）: 機械学習はドメイン固有アーキテクチャの設計空間探索の複雑さを和らげるための一般的なアプローチです。 mlをデザインスペース探索に使用することは課題となる。 まず、MLメソッドのプールの増加から適切なアルゴリズムを識別するのは簡単ではありません。 第二に、これらの手法における性能とサンプル効率のトレードオフを評価することは決定的ではない。 最後に、公平で再現可能で客観的な比較のための全体論的な枠組みが欠如していることは、ML支援アーキテクチャ設計空間探索の導入の進展を妨げ、繰り返し可能なアーティファクトの作成を妨げる。 これらの課題を緩和するために,我々は,さまざまな検索アルゴリズムとアーキテクチャシミュレータを接続する,オープンソースのジムおよび拡張容易フレームワークであるarchgymを紹介する。 汎用性を示すために,カスタムメモリコントローラ,ディープニューラルネットワークアクセラレータ,ar/vrワークロード用のカスタムsocの設計において,複数のバニラおよびドメイン固有検索アルゴリズムにまたがるアーチギムを評価する。 結果は、無制限のサンプルでは、ハイパーパラメータがチューニングされた場合、MLアルゴリズムはユーザー定義のターゲット仕様を満たすのに等しく好ましいことを示唆している。 提案手法は,探索アルゴリズムが精密に選択されたハイパーパラメータを最適に設計する可能性を示すために,ハイパーパラメータ抽選という用語を作成した。 データ収集とアグリゲーションの容易さは、ml支援アーキテクチャ設計スペース探索の研究を促進する。 ケーススタディでは、シミュレーション時間を2000倍に削減するRMSEの0.61%のプロキシコストモデルを開発することにより、この利点を示す。 ArchGymのコードとデータはhttps://bit.ly/ArchGymで入手できる。

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