借助预测引导的随机设计空间探索技巧
机器学习
2025-04-09 v3 硬件体系结构
摘要
本工作引入一种创新方法，通过 MIG 基合成中的随机探索来提高组合数字电路的质量。高质量电路对于性能、功耗和成本至关重要，这是活跃研究的一个关键领域。我们的方法融合了下一状态预测和迭代选择，显著加快了合成过程。该新方法在 EPFL 组合基准套件上实现了最高可达 14 倍的合成加速，MIG 最小化效果提升最高可达 20.94%。我们进一步探讨了 various predictor 模型，发现预测准确率的提高并不必然导致结果质量或加速率的等效提升，观察到随机性仍是一种理想的因素。
引用
@article{arxiv.2502.17936,
title = {The Art of Beating the Odds with Predictor-Guided Random Design Space Exploration},
author = {Felix Arnold and Maxence Bouvier and Ryan Amaudruz and Renzo Andri and Lukas Cavigelli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.17936},
year = {2025}
}
备注
2 pages, 3 figures, conference, this research manuscript has been accepted as work in progress poster at the 62nd Design Automation Conference