En ny metode til at automatisere syntesen af ​​stokastiske computerkredsløb

Forskere ved University of Washington har for nylig udviklet en ny teknik til at automatisere syntesen af ​​stokastiske computerkredsløb (SC). Deres metode, præsenteret i et papir, der er forududgivet på arXiv, er baseret på stokastisk syntese, som traditionelt er en programsynteseteknik.

Stokastisk beregning (SC) er en ny og ukonventionel beregningsmetode, der koder data som sandsynlige bitstrømme, gør design af nye kredsløb uintuitivt. SC kunne opnå højere beregningstæthed og lavere strømforbrug end traditionelle binærkodede (BE) beregningsmetoder.

"En af de vigtigste udfordringer inden for stokastisk databehandling er at identificere nye måder at designe nye stokastiske kredsløb på, "Vincent Lee, en af ​​de forskere, der har udført undersøgelsen, fortalte TechXplore. "Mængden af ​​ingeniørarbejde og indsigt, der går i at designe en ny klasse af stokastiske kredsløb, er ret høj, så at finde nyt, automatiserede måder at reducere designbyrden har været et af mine løbende forskningsmål. "

Eksisterende metoder til at syntetisere SC-kredsløb er typisk begrænset til specifikke typer eller klasser af funktioner, såsom polynomevaluering eller konstant skalering. Lee og hans kolleger satte sig for at identificere en mere effektiv metode til at syntetisere SC -kredsløb, som kunne have mere udbredte anvendelser.

"Jeg stødte på stokastisk syntese i vores læsegruppe for programsyntese, mens du læste et papir af Eric Schkufza et al., " sagde Lee. "Jeg var ny inden for området for programsyntese, og jeg syntes, det var meget fedt, hvordan det kunne løse optimeringsopgaver, hvor løsningerne var ret uintuitive eller svære for designere eller programmører at få rigtigt. På trods af nogle begrænsninger i skalerbarheden, det problem jeg havde, design af nye stokastiske kredsløb, havde en tendens til at have små løsninger, så jeg troede, at stokastisk syntese kunne være et godt match."

Metoden udtænkt af Lee og hans kolleger er en tilpasning af den stokastiske kerne-syntesealgoritme, der understøtter kredsløb i stedet for programmer. Den generelle idé bag det er at behandle alle kredsløb som et højdimensionelt rum, hvor hvert kredsløb får en bestemt pris.

Denne omkostning er defineret af en omkostningsfunktion, at fange hvor effektivt et kredsløb er i forhold til andre kredsløb i rummet. I deres undersøgelse, forskerne sætter omkostningsfunktionen til at måle fejl, med hensyn til en specifikation, der definerer, hvad de ville have kredsløbet til at gøre.

"Teknikken krydser derefter kredsløbsrummet mod kredsløb med bedre omkostninger, svarende til hvordan gradientnedstigning bevæger sig mod parametersæt, der bedre optimerer objektivfunktionen, "Forklarede Lee." Dette giver en mere intelligent søgning over kredsløbets rum, syntetisere lovende kredsløb hurtigere, end hvis du prøvede brute-force optælling eller tilfældigt opregnede løsninger."

Forskerne evaluerede deres teknik og sammenlignede den med andre eksisterende metoder til at syntetisere SC-kredsløb. De fandt, at stokastisk syntese var mere generel end nuværende metoder, effektivt syntetiserer både manuelt designede og nye SC -kredsløb.

"Jeg tror, ​​at de mest meningsfulde resultater af vores undersøgelse er, at teknikken er i stand til at syntetisere nye kredsløb, som ville have været uintuitive at designe i hånden, " sagde Lee. "At være i stand til automatisk at generere et stokastisk kredsløb udelukkende baseret på en specifikation, der beskriver dets funktionalitet, er en ret spændende udvikling inden for stokastisk databehandling."

Resultaterne indsamlet af Lee og hans kolleger tyder på, at stokastisk syntese kunne hjælpe med at automatisere opgaven med at syntetisere SC-kredsløb. Dette ville i sidste ende fritage SC-designere for en betydelig designbyrde, giver dem mulighed for at fokusere på andre opgaver.

"Selv om teknikken ikke giver en løsning af god kvalitet, det kan returnere et kredsløb, der implementerer en rimelig tilnærmelse, eller indsigt i kredsløbstyper, der kan være værd at evaluere yderligere, " sagde Lee. "I dette arbejde, vi fandt faktisk en række interessante kredsløb, der brugte en mikroarkitektur, vi aldrig selv havde overvejet før, hvilket også var ret spændende. "

En af de vigtigste udfordringer, som forskerne stødte på i deres undersøgelse, er skalerbarhed. Faktisk, effektiviteten af ​​deres tekniks søgning (dvs. kvaliteten af ​​løsningen givet et fast søgetidsbudget og den tid det tager for det at identificere korrekte løsninger) er følsom over for omkostningsfunktionen, da det er det, der definerer gradienten, og hvordan søgningen krydser kredsløbsrummet.

"Heldigvis, de mest ønskværdige stokastiske kredsløb er relativt små, så skalerbarhed er ikke afgørende for teknikkens praktiske funktion, " sagde Lee. "Men denne observerede begrænsning giver mange muligheder for at forbedre effektiviteten af ​​teknikken med heuristik, gør det muligt at skalere til større kredsløb. Jeg tror, ​​det ville være et interessant område at udforske i vores fremtidige arbejde."

© 2018 Tech Xplore