The Art of Beating the Odds with Predictor-Guided Random Design Space Exploration

要約

この研究では、MIGベースの合成におけるランダム探査を通じて、組み合わせのデジタル回路を改善するための革新的な方法を紹介します。
高品質のサーキットは、パフォーマンス、パワー、コストに不可欠であり、これを積極的な研究の重要な分野にしています。
私たちのアプローチには、次の状態の予測と反復選択が組み込まれ、合成プロセスが大幅に加速します。
この新しい方法は、最大の合成スピードアップと最大20.94％のMIG最小化を実現し、最先端の技術と比較してEPFL組み合わせベンチマークスイートで最小化します。
さらに、さまざまな予測モデルを調査し、予測精度の向上が結果やスピードアップの合成品質の同等の増加を保証しないことを示し、ランダム性が望ましい要因であることを観察します。

要約(オリジナル)

This work introduces an innovative method for improving combinational digital circuits through random exploration in MIG-based synthesis. High-quality circuits are crucial for performance, power, and cost, making this a critical area of active research. Our approach incorporates next-state prediction and iterative selection, significantly accelerating the synthesis process. This novel method achieves up to 14x synthesis speedup and up to 20.94% better MIG minimization on the EPFL Combinational Benchmark Suite compared to state-of-the-art techniques. We further explore various predictor models and show that increased prediction accuracy does not guarantee an equivalent increase in synthesis quality of results or speedup, observing that randomness remains a desirable factor.

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