Des chercheurs de l'Université de Washington ont récemment développé une nouvelle technique pour automatiser la synthèse de circuits de calcul stochastique (SC). Leur méthode, présenté dans un article pré-publié sur arXiv, est basé sur la synthèse stochastique, qui est traditionnellement une technique de synthèse de programme.

L'informatique stochastique (SC) est une méthode de calcul émergente et non conventionnelle qui code les données sous forme de flux de bits probabilistes, rendant la conception de nouveaux circuits peu intuitive. SC pourrait atteindre une densité de calcul plus élevée et une consommation d'énergie plus faible que les méthodes de calcul traditionnelles à codage binaire (BE).

"L'un des principaux défis de la recherche en informatique stochastique est d'identifier de nouvelles façons de concevoir de nouveaux circuits stochastiques, " Vincent Lee, l'un des chercheurs qui a mené l'étude, a déclaré TechXplore. « La quantité d'efforts d'ingénierie et de connaissances nécessaires à la conception d'une nouvelle classe de circuits stochastiques est assez élevée, donc trouver du nouveau, des moyens automatisés pour réduire le fardeau de la conception a été un objectif de recherche en cours pour moi. »

Les méthodes existantes de synthèse des circuits SC sont généralement limitées à des types ou classes de fonctions spécifiques, telles que l'évaluation polynomiale ou la mise à l'échelle constante. Lee et ses collègues ont entrepris d'identifier une méthode plus efficace pour synthétiser les circuits SC, qui pourraient avoir des applications plus répandues.

"Je suis tombé sur la synthèse stochastique dans notre groupe de lecture de synthèse de programme, en lisant un article d'Eric Schkufza et al., " a déclaré Lee. " J'étais nouveau dans le domaine de la synthèse de programmes et j'ai pensé que c'était très cool de pouvoir résoudre des tâches d'optimisation où les solutions étaient assez peu intuitives ou difficiles à obtenir pour les concepteurs ou les programmeurs. Malgré certaines limitations d'évolutivité, le problème que j'ai eu, concevoir de nouveaux circuits stochastiques, avaient tendance à avoir de petites solutions, alors j'ai pensé que la synthèse stochastique pourrait être un bon match."

La méthode conçue par Lee et ses collègues est une adaptation de l'algorithme de synthèse stochastique de base qui prend en charge les circuits au lieu des programmes. L'idée générale sous-jacente est de traiter tous les circuits comme un espace de grande dimension dans lequel chaque circuit se voit attribuer un coût spécifique.

Ce coût est défini par une fonction de coût, capturer l'efficacité d'un circuit par rapport aux autres circuits de l'espace. Dans leur étude, les chercheurs ont défini la fonction de coût pour mesurer l'erreur, par rapport à une spécification qui définit ce qu'ils voulaient que le circuit fasse.

"La technique parcourt alors l'espace des circuits vers des circuits à meilleur coût, similaire à la façon dont la descente de gradient se déplace vers des ensembles de paramètres qui optimisent mieux la fonction objectif, " expliqua Lee. " Cela permet une recherche plus intelligente dans l'espace des circuits, synthétiser des circuits prometteurs plus rapidement que si vous essayiez une énumération par force brute ou des solutions énumérées de manière aléatoire."

Les chercheurs ont évalué leur technique et l'ont comparée à d'autres méthodes existantes de synthèse de circuits SC. Ils ont trouvé que la synthèse stochastique était plus générale que les méthodes actuelles, synthétiser efficacement à la fois les circuits SC conçus manuellement et les nouveaux circuits SC.

"Je pense que les résultats les plus significatifs de notre étude sont que la technique est capable de synthétiser de nouveaux circuits qui auraient été peu intuitifs à concevoir à la main, " Lee a déclaré. "Être capable de générer automatiquement un circuit stochastique uniquement basé sur une spécification décrivant sa fonctionnalité est un développement assez excitant dans l'informatique stochastique."

Les résultats rassemblés par Lee et ses collègues suggèrent que la synthèse stochastique pourrait aider à automatiser la tâche de synthèse des circuits SC. Cela soulagerait finalement les concepteurs de SC d'un fardeau de conception important, leur permettant de se concentrer sur d'autres tâches.

« Même si la technique ne renvoie pas une solution de bonne qualité, il peut renvoyer un circuit qui implémente une approximation raisonnable, ou un aperçu des types de circuits qui peuvent mériter d'autres évaluations, " Lee a dit. " Dans ce travail, nous avons en fait trouvé un certain nombre de circuits intéressants qui utilisaient une microarchitecture que nous n'avions jamais envisagée auparavant, ce qui était aussi assez excitant."

L'évolutivité est l'un des principaux défis rencontrés par les chercheurs dans leur étude. En réalité, l'efficacité de la recherche de leur technique (c'est-à-dire la qualité de la solution compte tenu d'un budget temps de recherche fixe et le temps qu'il lui faut pour identifier les bonnes solutions) est sensible à la fonction de coût, car c'est ce qui définit le gradient et comment la recherche traverse l'espace du circuit.

"Heureusement, les circuits stochastiques les plus souhaitables sont relativement petits, donc l'évolutivité n'est pas cruciale pour la praticité de la technique, " dit Lee. " Cependant, cette limitation observée laisse beaucoup d'opportunités pour améliorer l'efficacité de la technique avec des heuristiques, lui permettant de s'adapter à des circuits plus grands. Je pense que ce serait un domaine intéressant à explorer dans nos futurs travaux."

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