論文の概要: Enhancing High-Level Synthesis with Automated Pragma Insertion and Code Transformation Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03058v2
• Date: Tue, 7 May 2024 18:01:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 11:24:41.006013
• Title: Enhancing High-Level Synthesis with Automated Pragma Insertion and Code Transformation Framework
• Title（参考訳）: 自動プラグマ挿入とコード変換フレームワークによる高レベル合成の強化
• Authors: Stéphane Pouget, Louis-Noël Pouchet, Jason Cong,
• Abstract要約: 高レベルの合成、ソース・ソース・コンパイラ、およびプラグマ挿入のための様々な設計空間探索技術により、生成された設計結果の品質が大幅に向上した。 これらのツールは、開発時間を短縮し、パフォーマンスを向上するといった利点を提供する。 しかしながら、高品質な結果を達成するには、通常、個別または前処理ステップとして実行される、追加の手動コード変換とタイリング選択が必要になることが多い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.669524030828314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-level synthesis, source-to-source compilers, and various Design Space Exploration techniques for pragma insertion have significantly improved the Quality of Results of generated designs. These tools offer benefits such as reduced development time and enhanced performance. However, achieving high-quality results often requires additional manual code transformations and tiling selections, which are typically performed separately or as pre-processing steps. Although DSE techniques enable code transformation upfront, the vastness of the search space often limits the exploration of all possible code transformations, making it challenging to determine which transformations are necessary. Additionally, ensuring correctness remains challenging, especially for complex transformations and optimizations. To tackle this obstacle, we first propose a comprehensive framework leveraging HLS compilers. Our system streamlines code transformation, pragma insertion, and tiles size selection for on-chip data caching through a unified optimization problem, aiming to enhance parallelization, particularly beneficial for computation-bound kernels. Them employing a novel Non-Linear Programming (NLP) approach, we simultaneously ascertain transformations, pragmas, and tile sizes, focusing on regular loop-based kernels. Our evaluation demonstrates that our framework adeptly identifies the appropriate transformations, including scenarios where no transformation is necessary, and inserts pragmas to achieve a favorable Quality of Results.
• Abstract（参考訳）: 高レベルの合成、ソース・ソース・コンパイラ、およびプラグマ挿入のための様々な設計空間探索技術により、生成された設計結果の品質が大幅に向上した。 これらのツールは、開発時間を短縮し、パフォーマンスを向上するといった利点を提供する。 しかしながら、高品質な結果を達成するには、通常、個別または前処理ステップとして実行される、追加の手動コード変換とタイリング選択が必要になることが多い。 DSE技術は前もってコード変換を可能にするが、検索空間の広大な部分で可能なすべてのコード変換の探索が制限されることが多く、どの変換が必要なのかを判断することは困難である。 さらに、特に複雑な変換や最適化において、正確性を保証することは依然として困難である。 この障害に対処するため,我々はまず,HLSコンパイラを活用した包括的なフレームワークを提案する。 本システムでは,並列化の強化,特に計算バウンドカーネルに有用な並列化の実現を目的として,オンチップデータキャッシングにおけるコード変換,プラグマ挿入,タイルサイズ選択を合理化している。 新たな非線形プログラミング(NLP)アプローチを採用し、正規ループベースのカーネルに焦点をあて、変換、プラグマ、タイルサイズを同時に確認する。 我々の評価は、変換が不要なシナリオを含む、我々のフレームワークが適切に適切な変換を識別し、良好な結果の質を達成するためにプラグマを挿入することを示しています。

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