논리 합성을 위한 기술 인식 비용 함수를 사용한 E-그래프 재작성

核心概念

E-Syn은 E-그래프를 활용하여 논리 회로의 다양한 등가 표현을 효율적으로 탐색하고, 기술 의존적 비용 모델을 통해 지연 및 면적 최적화를 수행한다.

要約

E-Syn은 기존 논리 합성 흐름에 E-그래프 기반 최적화 단계를 추가한다. E-그래프는 등가 관계를 효율적으로 표현하여 다양한 등가 논리 형태를 유지할 수 있다. 이를 통해 기존 방식의 국소적 최적화 한계를 극복하고 전역적 관점에서 최적의 논리 형태를 선택할 수 있다.

E-Syn은 기술 의존적 비용 모델을 사용하여 지연 및 면적 최적화를 수행한다. XGBoost 회귀 모델을 통해 얻은 비용 함수를 사용하여 기술 매핑 후 QoR을 더 잘 반영할 수 있다. 또한 효율적인 풀 추출 방법을 제안하여 비선형 비용 함수를 수용할 수 있다.

실험 결과, E-Syn은 기존 AIG 기반 논리 최적화 대비 지연 15.29% 감소, 면적 6.42% 감소를 달성했다. 또한 E-Syn은 더 넓은 설계 공간을 탐색할 수 있어 Pareto 최적 해를 찾는 데 유리하다.

統計

지연 최적화 시 E-Syn은 기존 AIG 기반 방식 대비 평균 15.29% 지연 감소
면적 최적화 시 E-Syn은 기존 AIG 기반 방식 대비 평균 6.42% 면적 감소
균형 최적화 시 E-Syn은 기존 AIG 기반 방식 대비 4.26% 지연 감소, 4.71% 면적 감소

引用

"E-Syn은 E-그래프를 활용하여 논리 회로의 다양한 등가 표현을 효율적으로 탐색하고, 기술 의존적 비용 모델을 통해 지연 및 면적 최적화를 수행한다."
"실험 결과, E-Syn은 기존 AIG 기반 논리 최적화 대비 지연 15.29% 감소, 면적 6.42% 감소를 달성했다."

抽出されたキーインサイト

E-Syn

by Chen Chen,Gu... 場所 arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14242.pdf

深掘り質問

E-Syn의 기술 의존적 비용 모델을 더 정확하게 만들기 위해 어떤 추가 특징을 고려할 수 있을까?

E-Syn의 기술 의존적 비용 모델을 더 정확하게 만들기 위해서는 다음과 같은 추가 특징을 고려할 수 있습니다:

고급 기능 특징: 비용 모델에 고급 기능 특징을 포함시킴으로써 더 정확한 예측이 가능해집니다. 예를 들어, 논리 회로의 특정 기능이나 복잡성 수준을 고려하여 비용 모델을 보완할 수 있습니다.

기술 종속적 특성: 비용 모델에 특정 기술 종속적 특성을 포함시켜 실제 기술 매핑 후의 비용을 더 정확하게 반영할 수 있습니다. 이는 회로의 특정 기술적 특성에 따라 최적화를 조정하는 데 도움이 됩니다.

다양한 특징 조합: 다양한 특징을 조합하여 비용 모델을 보다 포괄적으로 만들어 실제 회로의 특성을 더 잘 반영할 수 있습니다. 예를 들어, 논리 회로의 노드 수, 깊이, 밀도, 엣지 수 등을 고려하여 종합적인 비용 모델을 구축할 수 있습니다.

머신 러닝 모델 개선: 머신 러닝 모델의 성능을 향상시켜 비용 모델의 정확도를 높일 수 있습니다. 더 많은 학습 데이터를 활용하거나 더 복잡한 모델을 구축하여 더 정교한 예측을 할 수 있습니다.

E-Syn의 등가 클래스 탐색 및 선택 과정을 더 효율적으로 만들기 위한 방법은 무엇이 있을까?

E-Syn의 등가 클래스 탐색 및 선택 과정을 더 효율적으로 만들기 위한 방법은 다음과 같습니다:

풀 추출 방법: 풀 추출 방법을 사용하여 후보자 풀을 구성하고 후보자들을 효율적으로 평가하여 최적의 논리 형태를 선택할 수 있습니다. 이를 통해 후보자들을 빠르게 탐색하고 최적의 선택을 할 수 있습니다.

샘플링 전략: 적절한 샘플링 전략을 도입하여 등가 클래스를 효율적으로 탐색할 수 있습니다. 랜덤 샘플링과 부분 최적 탐색을 조합하여 더 다양한 후보자를 발굴할 수 있습니다.

기술 의존적 비용 모델: 기술 의존적 비용 모델을 활용하여 후보자들을 평가하고 최적의 선택을 할 수 있습니다. 이를 통해 실제 기술 매핑 후의 QoR을 고려한 선택이 가능해집니다.

병렬 처리: 병렬 처리를 활용하여 등가 클래스 탐색 및 선택 과정을 빠르게 수행할 수 있습니다. 이를 통해 실행 시간을 단축하고 효율성을 높일 수 있습니다.

E-Syn의 원리를 다른 논리 최적화 문제, 예를 들어 전력 최적화나 신뢰성 최적화에 어떻게 적용할 수 있을까?

E-Syn의 원리는 다른 논리 최적화 문제에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 전력 최적화나 신뢰성 최적화와 같은 문제에 E-Syn을 적용하는 방법은 다음과 같습니다:

전력 최적화: E-Syn은 등가 클래스를 효율적으로 탐색하고 선택하는 과정을 통해 전력 최적화 문제에 적용할 수 있습니다. 기술 의존적 비용 모델을 활용하여 전력 소비를 최소화하는 논리 회로를 설계할 수 있습니다.

신뢰성 최적화: E-Syn은 다양한 논리 형태를 탐색하고 기술 의존적 비용 모델을 활용하여 신뢰성을 고려한 논리 회로를 설계할 수 있습니다. 신뢰성을 향상시키는 논리 최적화 방법을 적용하여 안정적이고 신뢰성 높은 회로를 구축할 수 있습니다.

다양한 최적화 목표: E-Syn은 다양한 최적화 목표에 적용될 수 있으며, 전력 최적화나 신뢰성 최적화 외에도 다른 목표에 맞게 논리 회로를 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 논리 최적화 문제에 유연하게 대응할 수 있습니다.