ПРОБЛЕМЫ РАЗРАБОТКИ ПЕРСПЕКТИВНЫХ МИКРО- И НАНОЭЛЕКТРОННЫХ СИСТЕМ (МЭС)

Создание эффективных ускорителей нейронных сетей на базе программируемых логических интегральных схем (ПЛИС) задает новые требования к компиляторам, работающим с ПЛИС. Ускорители нейронных сетей состоят из очень большого числа идентичных схем. Примером таких схем являются умножители малой точности. Именно поэтому, для того чтобы получить максимальную производительность необходимо строить эти небольшие схемы оптимальным образом. В данном случае оптимальность подразумевается с точки зрения размера синтезируемой схемы и ее задержки. Точный синтез, основанный на задаче ВЫПОЛНИМОСТЬ (англ. satisfiability, SAT) - известная и эффективная техника для построения оптимальных схем для функций алгебры логики с маленьким числом входов. В данной работе был применен метод точного синтеза к адаптивным логическим модулям (АЛМ) современных ПЛИС корпорации Intel. Для этого был разработан программный комплекс на базе SAT-решателя, который строит оптимальные схемы на основе АЛМ блоков архитектуры Stratix10 и Agilex. Применяя данный программный комплекс для синтеза оптимальных схем умножителей небольшой размерности, было показано, что новые схемы на 10-50% эффективнее с точки зрения размера по сравнению со схемами построенными Quartus Complier. Кроме того, в некоторых случаях удалось получить схемы, которые имеют меньшее значение задержки. В заключение отметим, что, насколько нам известно, в данной работе впервые методы точного синтеза были применены к архитектурам современных коммерческих ПЛИС.