Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient Task Transfer for HLS DSE

論文の概要: Efficient Task Transfer for HLS DSE

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13270v1
Date: Fri, 16 Aug 2024 19:54:41 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-09-01 16:52:18.453879
Title: Efficient Task Transfer for HLS DSE
Title（参考訳）: HLS DSEの効率的なタスク転送
Authors: Zijian Ding, Atefeh Sohrabizadeh, Weikai Li, Zongyue Qin, Yizhou Sun, Jason Cong,
Abstract要約: 高レベル合成(HLS)設計空間探索に関わる課題に対処する。これらのツールが発達するにつれて、合成結果の質(QoR)は著しく変化する。ツールチェーンの変更に対して効率的に適応するように設計されたモデルベースのエクスプローラーを活用するタスク転送学習スキームであるActive-CEMを紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 39.03556214534823
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: There have been several recent works proposed to utilize model-based optimization methods to improve the productivity of using high-level synthesis (HLS) to design domain-specific architectures. They would replace the time-consuming performance estimation or simulation of design with a proxy model, and automatically insert pragmas to guide hardware optimizations. In this work, we address the challenges associated with high-level synthesis (HLS) design space exploration (DSE) through the evolving landscape of HLS tools. As these tools develop, the quality of results (QoR) from synthesis can vary significantly, complicating the maintenance of optimal design strategies across different toolchains. We introduce Active-CEM, a task transfer learning scheme that leverages a model-based explorer designed to adapt efficiently to changes in toolchains. This approach optimizes sample efficiency by identifying high-quality design configurations under a new toolchain without requiring extensive re-evaluation. We further refine our methodology by incorporating toolchain-invariant modeling. This allows us to predict QoR changes more accurately despite shifts in the black-box implementation of the toolchains. Experiment results on the HLSyn benchmark transitioning to new toolchain show an average performance improvement of 1.58$\times$ compared to AutoDSE and a 1.2$\times$ improvement over HARP, while also increasing the sample efficiency by 5.26$\times$, and reducing the runtime by 2.7$\times$.
Abstract（参考訳）: 近年,高レベル合成(HLS)によるドメイン固有アーキテクチャの設計の生産性向上のために,モデルに基づく最適化手法の利用が提案されている。それらは、設計の時間を要するパフォーマンス見積やシミュレーションをプロキシモデルに置き換え、ハードウェア最適化を導くために自動的にプラグマを挿入する。本研究では,高次合成(HLS)設計空間探索(DSE)に関わる課題を,HLSツールの進化する展望を通して解決する。これらのツールが発達するにつれて、結果の質(QoR)は大幅に変化し、異なるツールチェーン間の最適な設計戦略の維持が複雑になる。ツールチェーンの変更に対して効率的に適応するように設計されたモデルベースのエクスプローラーを活用するタスク転送学習スキームであるActive-CEMを紹介する。このアプローチは、大規模な再評価を必要とせずに、新しいツールチェーンの下で高品質な設計構成を識別することで、サンプル効率を最適化する。ツールチェーン不変モデリングを取り入れることで、方法論をさらに洗練する。これにより、ツールチェーンのブラックボックス実装の変更にもかかわらず、QoRの変更をより正確に予測できます。新しいツールチェーンに移行するHLSynベンチマークの実験結果は、AutoDSEと比較して平均パフォーマンスが1.58$\times$、HARPよりも1.2$\times$、サンプル効率が5.26$\times$、ランタイムが2.7$\times$であることを示している。

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論文参考訳（メタデータ） (2020-06-18T19:11:54Z)

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