論文の概要: Intelligent4DSE: Optimizing High-Level Synthesis Design Space Exploration with Graph Neural Networks and Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19649v1
• Date: Mon, 28 Apr 2025 10:08:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.396395
• Title: Intelligent4DSE: Optimizing High-Level Synthesis Design Space Exploration with Graph Neural Networks and Large Language Models
• Title（参考訳）: Intelligent4DSE: グラフニューラルネットワークと大規模言語モデルを用いた高レベル合成設計空間探索の最適化
• Authors: Lei Xu, Shanshan Wang, Emmanuel Casseau, Chenglong Xiao,
• Abstract要約: 我々は,タスク適応型メッセージパッシングと大規模言語モデル拡張進化アルゴリズムをグラフニューラルネットワークに統合するフレームワークであるCoGNNs-LLMEAを提案する。 予測モデルとして、CoGNNはコンパイラフロントエンド処理後にソースコードから生成された中間表現を直接利用し、HLSツールを起動することなく結果の品質(QoR)の予測を可能にする。 CoGNNは、HLS後のQoR予測における最先端予測精度を実現し、平均予測誤差を2.8$times$と3.4$times$で削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8429489584622156
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-level synthesis (HLS) design space exploration (DSE) is an optimization process in electronic design automation (EDA) that systematically explores high-level design configurations to achieve Pareto-optimal hardware implementations balancing performance, area, and power (PPA). To optimize this process, HLS prediction tasks often employ message-passing neural networks (MPNNs), leveraging complex architectures to achieve high accuracy. These predictors serve as evaluators in the DSE process, effectively bypassing the time-consuming estimations traditionally required by HLS tools. However, existing models often prioritize structural complexity and minimization of training loss, overlooking task-specific characteristics. Additionally, while evolutionary algorithms are widely used in DSE, they typically require extensive domain-specific knowledge to design effective crossover and mutation operators. To address these limitations, we propose CoGNNs-LLMEA, a framework that integrates a graph neural network with task-adaptive message passing and a large language model-enhanced evolutionary algorithm. As a predictive model, CoGNNs directly leverages intermediate representations generated from source code after compiler front-end processing, enabling prediction of quality of results (QoR) without invoking HLS tools. Due to its strong adaptability to tasks, CoGNNs can be tuned to predict post-HLS and post-implementation outcomes, effectively bridging the gap between high-level abstractions and physical implementation characteristics. CoGNNs achieves state-of-the-art prediction accuracy in post-HLS QoR prediction, reducing mean prediction errors by 2.8$\times$ for latency and 3.4$\times$ for resource utilization compared to baseline models.
• Abstract（参考訳）: HLS (High-level synthesis, HLS) 設計空間探索 (DSE) は電子設計自動化 (EDA) における最適化プロセスである。 このプロセスを最適化するために、HLS予測タスクは、しばしばメッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)を使用し、複雑なアーキテクチャを活用して高い精度を達成する。 これらの予測器はDSEプロセスにおける評価器として機能し、従来のHLSツールで必要とされる時間消費推定を効果的に回避する。 しかし、既存のモデルは、しばしば、タスク固有の特徴を見越して、構造的な複雑さとトレーニング損失の最小化を優先する。 さらに、進化的アルゴリズムはDSEで広く使われているが、一般的には、効果的なクロスオーバーと突然変異演算子を設計するために、広範なドメイン固有の知識を必要とする。 これらの制約に対処するために,タスク適応型メッセージパッシングと大規模言語モデル拡張進化アルゴリズムをグラフニューラルネットワークに統合するフレームワークであるCoGNNs-LLMEAを提案する。 予測モデルとして、CoGNNはコンパイラフロントエンド処理後にソースコードから生成された中間表現を直接利用し、HLSツールを起動することなく結果の品質(QoR)の予測を可能にする。 タスクへの強い適応性のため、CoGNNはHLS後と実装後の結果を予測するように調整することができ、高レベルの抽象化と物理実装特性のギャップを効果的に埋めることができる。 CoGNNは、HLS後のQoR予測において最先端の予測精度を実現し、平均予測誤差を2.8$\times$と3.4$\times$で減らした。

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