Optimization methods in high-level synthesis

Transistor boyutlarındaki sürekli azalma, elektronik bileşenlerin yongalar üzerinde çok daha yoğun bir şekilde paketlenmesini sağlarken, daha fazla fonksiyon içeren ve maliyeti daha düşük tümleşik devrelerin geliştirilmesine yol açmaktadır. Bununla birlikte, teknolojideki bu gelişmeler tümleşik devre tasarımı sürecinde geçici hatalara karşı daha korumasız olunması gibi yeni sorunlar ve zorluklar da doğurmuştur. Bileşenlerin yedeklenmesi bir sistemin hatalara karşı dayanıklılığını artırmak için popüler bir yöntem olsa da alan ve enerji tüketimi artışına neden olmaktadır. Artan enerji tüketiminin üstesinden gelmek için gerilim ölçeklendirme yöntemi kullanılabilir, ancak bu yöntem devrenin güvenilirliğini ve performansını da olumsuz etkilemektedir. Bu nedenle, tüm bu çelişen değişkenlerle devre tasarlamak çok zorlu bir iştir. Bu çalışmada devre tasarlanırken birbirleriyle çelişen parametreleri göz önüne alan matematiksel programlama ve metasezgisel algoritmalar olmak üzere iki optimizasyon yaklaşımı kullanılmıştır. Matematiksel programlama yaklaşımları, optimum çözümlerin üretilmesini garanti eder. Fakat yüksek hesaplama karmaşıklıkları ve gerçekçi olmayan uzun çalışma süreleri nedeniyle, genellikle gerçek hayattaki karmaşık problemler için pratik değildirler. Bununla birlikte, nispeten küçük problem boyutları için elde edilen optimum çözümler, aynı problemi çok daha hızlı yürütme sürelerinde çözen diğer metasezgisel yöntemlerin performansını ölçmek için faydalıdır. Bunun yanında metasezgisel yöntemler çözümün en iyi çözüm olup olmadığı hakkında herhangi bir garanti vermezler. Bu çalışmada, alan ve gecikme kısıtlamaları altında nihai devre tasarımlarının hem güvenilirliğini hem de enerjisini optimize etmek için tam sayı doğrusal programlama (ILP) tabanlı ve benzetimli tavlama (SA) tabanlı yüksek seviyede sentezleme (HLS) yöntemleri sunulmuştur. Modellerimizde sistem güvenilirliğini geliştirmek için alan kısıtlaması izin verdiği sürece tam ve kısmi kaynak çoğaltılması (modül yedekleme) kullanılmaktadır. Ayrıca, tercih edilen enerji azaltma yöntemi olarak gerilim adaları kullanılmaktadır. Bu sorunu daha da ilginç ve karmaşık yapan şey, çoklu besleme gerilimi altında kaynak kütüphanesinin tanımlanmasıdır. Kütüphanede aynı donanım kaynaklarının farklı alan, gecikme, güvenilirlik ve enerji değerlerine sahip farklı versiyonları kullanılmaktadır. Bu, önerilen yöntemlerin uygulama süresini etkilese de, daha fazla tasarım seçeneği de sunmaktadır. Sunulan yöntemlerin etkinliğini ölçmek için bazı HLS denektaşları kullanarak genetik algoritmaya (GA) dayalı bir yöntemle karşılaştırılmıştır. ILP tabanlı yöntemler küçük boyutlu problemler için optimum sonuçları verirken, çoğu zaman daha büyük çizge boyutları için verilen zaman sınırlarının altında optimum çözümleri bulabilmiştir. SA tabanlı yöntemler GA tabanlı yöntemlerden daha iyi performans göstermiş ve optimum veya optimuma yakın sonuçları çok daha hızlı bir şekilde elde etmiştir.