ترجمه فارسی مقاله بهینه سازی سنتز منطق با خود نظارتی پیش بینی کننده از طریق ترانسفورماتورهای علّی

چکیده

Contemporary hardware design benefits from the abstraction provided by high-level logic gates, streamlining the implementation of logic circuits. Logic Synthesis Optimization (LSO) operates at one level of abstraction within the Electronic Design Automation (EDA) workflow, targeting improvements in logic circuits with respect to performance metrics such as size and speed in the final layout. Recent trends in the field show a growing interest in leveraging Machine Learning (ML) for EDA, notably through ML-guided logic synthesis utilizing policy-based Reinforcement Learning (RL) methods.Despite these advancements, existing models face challenges such as overfitting and limited generalization, attributed to constrained public circuits and the expressiveness limitations of graph encoders. To address these hurdles, and tackle data scarcity issues, we introduce LSOformer, a novel approach harnessing Autoregressive transformer models and predictive SSL to predict the trajectory of Quality of Results (QoR). LSOformer integrates cross-attention modules to merge insights from circuit graphs and optimization sequences, thereby enhancing prediction accuracy for QoR metrics. Experimental studies validate the effectiveness of LSOformer, showcasing its superior performance over baseline architectures in QoR prediction tasks, where it achieves improvements of 5.74%, 4.35%, and 17.06% on the EPFL, OABCD, and proprietary circuits datasets, respectively, in inductive setup.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

طراحی سخت افزار معاصر از انتزاع ارائه شده توسط دروازه های منطق سطح بالا بهره می برد و اجرای مدارهای منطقی را ساده تر می کند.بهینه سازی سنتز منطق (LSO) در یک سطح از انتزاع در گردش کار اتوماسیون طراحی الکترونیکی (EDA) عمل می کند و پیشرفت در مدارهای منطقی را با توجه به معیارهای عملکرد مانند اندازه و سرعت در طرح نهایی هدف قرار می دهد.روندهای اخیر در این زمینه علاقه فزاینده ای به یادگیری ماشین (ML) برای EDA نشان می دهد ، به ویژه از طریق سنتز منطق هدایت شده با ML با استفاده از روشهای یادگیری تقویت مبتنی بر سیاست (RL)تعمیم ، نسبت به مدارهای عمومی محدود و محدودیت بیان رمزگذار نمودار.برای پرداختن به این موانع ، و مقابله با مسائل کمبود داده ها ، ما Lsoformer را معرفی می کنیم ، یک رویکرد جدید که از مدل های ترانسفورماتور خودکار و SSL پیش بینی کننده برای پیش بینی مسیر کیفیت نتایج (QOR) استفاده می کند.Lsoformer ماژول های توجه متقابل را برای ادغام بینش از نمودارهای مدار و توالی بهینه سازی ادغام می کند ، در نتیجه دقت پیش بینی را برای معیارهای QOR افزایش می دهد.مطالعات تجربی ، اثربخشی Lsoformer را تأیید می کند ، و عملکرد برتر خود را نسبت به معماری های پایه در کارهای پیش بینی QOR نشان می دهد ، جایی که به پیشرفت 5.74 ٪ ، 4.35 ٪ و 17.06 ٪ در داده های Circuits EPFL ، OABCD و مدارهای اختصاصی ، به ترتیب در تنظیمات القایی ، به دست می آید.بشر