論文の概要: OpenLS-DGF: An Adaptive Open-Source Dataset Generation Framework for Machine Learning Tasks in Logic Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09422v2
• Date: Sat, 16 Nov 2024 07:48:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 10:50:29.765961
• Title: OpenLS-DGF: An Adaptive Open-Source Dataset Generation Framework for Machine Learning Tasks in Logic Synthesis
• Title（参考訳）: OpenLS-DGF:論理合成における機械学習タスクのための適応的オープンソースデータセット生成フレームワーク
• Authors: Liwei Ni, Rui Wang, Miao Liu, Xingyu Meng, Xiaoze Lin, Junfeng Liu, Guojie Luo, Zhufei Chu, Weikang Qian, Xiaoyan Yang, Biwei Xie, Xingquan Li, Huawei Li,
• Abstract要約: OpenLS-DGFは適応論理合成データセット生成フレームワークである。 論理合成の3つの基本的なステップをカプセル化することにより、さまざまな機械学習タスクをサポートする。 生成されたOpenLS-D-v1データセットは、確立されたベンチマークから46の組合せ設計で構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.073500440401894
• License:
• Abstract: This paper introduces OpenLS-DGF, an adaptive logic synthesis dataset generation framework, to enhance machine learning~(ML) applications within the logic synthesis process. Previous dataset generation flows were tailored for specific tasks or lacked integrated machine learning capabilities. While OpenLS-DGF supports various machine learning tasks by encapsulating the three fundamental steps of logic synthesis: Boolean representation, logic optimization, and technology mapping. It preserves the original information in both Verilog and machine-learning-friendly GraphML formats. The verilog files offer semi-customizable capabilities, enabling researchers to insert additional steps and incrementally refine the generated dataset. Furthermore, OpenLS-DGF includes an adaptive circuit engine that facilitates the final dataset management and downstream tasks. The generated OpenLS-D-v1 dataset comprises 46 combinational designs from established benchmarks, totaling over 966,000 Boolean circuits. OpenLS-D-v1 supports integrating new data features, making it more versatile for new challenges. This paper demonstrates the versatility of OpenLS-D-v1 through four distinct downstream tasks: circuit classification, circuit ranking, quality of results (QoR) prediction, and probability prediction. Each task is chosen to represent essential steps of logic synthesis, and the experimental results show the generated dataset from OpenLS-DGF achieves prominent diversity and applicability. The source code and datasets are available at https://github.com/Logic-Factory/ACE/blob/master/OpenLS-DGF/readme.md.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,適応型論理合成データセット生成フレームワークであるOpenLS-DGFを紹介し,論理合成プロセスにおける機械学習~(ML)アプリケーションを強化する。 以前のデータセット生成フローは、特定のタスク用に調整されたり、統合された機械学習機能が欠如していた。 OpenLS-DGFは論理合成の3つの基本的なステップをカプセル化することによって、さまざまな機械学習タスクをサポートする。 Verilogと機械学習フレンドリーなGraphMLフォーマットの両方で、元の情報を保存している。 Verilogファイルは半カスタマイズ可能な機能を提供し、研究者は追加ステップを挿入し、生成されたデータセットを漸進的に洗練することができる。 さらに、OpenLS-DGFには、最終的なデータセット管理と下流タスクを容易にする適応回路エンジンが含まれている。 生成されたOpenLS-D-v1データセットは、確立されたベンチマークから46の組合せ設計で構成され、合計966,000のブール回路で構成されている。 OpenLS-D-v1は、新しいデータ機能の統合をサポートし、新しい課題に対してより汎用性がある。 本稿では、回路分類、回路ランク付け、品質予測(QoR)、確率予測の4つの異なる下流タスクを通して、OpenLS-D-v1の汎用性を示す。 各タスクは論理合成の重要なステップを表すために選択され、実験結果はOpenLS-DGFから生成されたデータセットが顕著な多様性と適用性を達成することを示している。 ソースコードとデータセットはhttps://github.com/Logic-Factory/ACE/blob/master/OpenLS-DGF/readme.mdで公開されている。

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