Fugu-MT 論文翻訳(概要): FPGA Divide-and-Conquer Placement using Deep Reinforcement Learning

論文の概要: FPGA Divide-and-Conquer Placement using Deep Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13061v1
Date: Thu, 11 Apr 2024 20:29:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-28 11:25:01.607834
Title: FPGA Divide-and-Conquer Placement using Deep Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 深部強化学習を用いたFPGAの分位とコンカレント配置
Authors: Shang Wang, Deepak Ranganatha Sastry Mamillapalli, Tianpei Yang, Matthew E. Taylor,
Abstract要約: 本稿では,FPGA(Field-Programmable Gate Array)における論理ブロックの配置に関する問題点を紹介する。従来の検索に基づく配置アルゴリズムとは対照的に,ワイヤー長の最小化を目的として強化学習(Reinforcement Learning, RL)を用いる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.28238708167553
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper introduces the problem of learning to place logic blocks in Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) and a learning-based method. In contrast to previous search-based placement algorithms, we instead employ Reinforcement Learning (RL) with the goal of minimizing wirelength. In addition to our preliminary learning results, we also evaluated a novel decomposition to address the nature of large search space when placing many blocks on a chipboard. Empirical experiments evaluate the effectiveness of the learning and decomposition paradigms on FPGA placement tasks.
Abstract（参考訳）: 本稿では,FPGA(Field-Programmable Gate Array)における論理ブロックの配置に関する問題点と学習手法について述べる。従来の検索に基づく配置アルゴリズムとは対照的に,ワイヤー長の最小化を目的として強化学習(Reinforcement Learning, RL)を用いる。予備的な学習結果に加えて,チップボード上に多数のブロックを配置する際,大規模な検索空間の性質に対処する新たな分解性も評価した。 FPGA配置タスクにおける学習と分解のパラダイムの有効性を実証実験により評価した。

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