Hybrid Graph Representation and Learning Framework for High-Level Synthesis Design Space Exploration
Notice bibliographique
Résumé
Optimizing hardware accelerators in high-level synthesis (HLS) relies on design space exploration (DSE), which involves experimenting with different pragma options and trading off hardware cost and performance metrics (HCPMs) to identify Pareto-optimal solutions. The exponential growth of the design space, poor quality-of-results (QoR) estimation by HLS tools, and lengthy post-implementation runtime have made the HLS DSE process highly challenging and time-consuming. Automating this process could reduce time-to-market and associated development costs. Learning-based methods, particularly graph neural networks (GNNs), have shown considerable potential in addressing HLS QoR/DSE problems by modeling the mapping function from control data flow graphs (CDFGs) of HLS designs to their logic, enabling early estimation of QoR during the compilation phase of the hardware design flow. However, there is still a gap in terms of their prediction accuracy. Indeed, modeling HLS-related problems using GNNs that efficiently capture the complex patterns arising from applied pragmas and low-level characteristics of HLS specifications is challenging. This paper introduces a novel hybrid graph representation and learning framework under a multi-task setting, featuring two distinct types of CDFGs derived from two different sources. Furthermore, various models are proposed to fuse features and knowledge in joint, sequential, and parallel learning architectures, aiming to improve the overall accuracy and generalization in predicting QoR and approximating the Pareto frontier (PF). Experimental results show that our framework can attain a higher level of performance than the state-of-the-art baseline models over unseen designs, with an average relative improvement of 47.4 % and 16.0 % for resource utilization and performance metrics, respectively. Additionally, considering various HLS designs with different design space sizes, a 26.8 % enhancement in DSE PF approximation is observed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».