論文の概要: RL-MUL: Multiplier Design Optimization with Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00639v1
• Date: Sun, 31 Mar 2024 10:43:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 02:30:41.738935
• Title: RL-MUL: Multiplier Design Optimization with Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: RL-MUL:深層強化学習を用いた乗算器設計最適化
• Authors: Dongsheng Zuo, Jiadong Zhu, Yikang Ouyang, Yuzhe Ma,
• Abstract要約: 強化学習に基づく乗算器設計最適化フレームワークRL-MULを提案する。 本稿では,RL-MULが全ベースライン設計を面積と遅延で支配できることを示す。 さらに、RL-MULの乗算器とベースラインアプローチを用いて、処理要素配列の面積と遅延を比較することにより、RL-MULの性能向上を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.093985979285533
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Multiplication is a fundamental operation in many applications, and multipliers are widely adopted in various circuits. However, optimizing multipliers is challenging and non-trivial due to the huge design space. In this paper, we propose RL-MUL, a multiplier design optimization framework based on reinforcement learning. Specifically, we utilize matrix and tensor representations for the compressor tree of a multiplier, based on which the convolutional neural networks can be seamlessly incorporated as the agent network. The agent can learn to optimize the multiplier structure based on a Pareto-driven reward which is customized to accommodate the trade-off between area and delay. Additionally, the capability of RL-MUL is extended to optimize the fused multiply-accumulator (MAC) designs. Experiments are conducted on different bit widths of multipliers. The results demonstrate that the multipliers produced by RL-MUL can dominate all baseline designs in terms of area and delay. The performance gain of RL-MUL is further validated by comparing the area and delay of processing element arrays using multipliers from RL-MUL and baseline approaches.
• Abstract（参考訳）: 乗算は多くのアプリケーションにおいて基本的な演算であり、乗算器は様々な回路で広く採用されている。 しかし、巨大な設計空間のため、乗算器の最適化は困難であり、非自明である。 本稿では,強化学習に基づく乗算器設計最適化フレームワークRL-MULを提案する。 具体的には,畳み込みニューラルネットワークをエージェントネットワークとしてシームレスに組み込むことが可能な乗算器の圧縮木に対して,行列とテンソル表現を利用する。 エージェントは、エリアと遅延の間のトレードオフに対応するようにカスタマイズされたPareto駆動の報酬に基づいて、乗算器構造を最適化することを学ぶことができる。 さらに、RL-MULの機能は、融合乗算器(MAC)の設計を最適化するために拡張される。 乗算器の異なるビット幅で実験を行う。 その結果, RL-MUL が生成する乗算器は, 面積, 遅延の点で, ベースライン設計を全て支配できることがわかった。 さらに、RL-MULの乗算器とベースラインアプローチを用いて、処理要素配列の面積と遅延を比較することにより、RL-MULの性能向上を検証した。

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