Pesquisadores da Universidade de Washington desenvolveram recentemente uma nova técnica para automatizar a síntese de circuitos de computação estocástica (SC). Seu método, apresentado em um artigo pré-publicado no arXiv, é baseado na síntese estocástica, que é tradicionalmente uma técnica de síntese de programa.

A computação estocástica (SC) é um método de computação emergente e não convencional que codifica dados como fluxos de bits probabilísticos, tornando o projeto de novos circuitos não intuitivo. O SC pode atingir maior densidade computacional e menor consumo de energia do que os métodos tradicionais de computação com codificação binária (BE).

"Um dos principais desafios na pesquisa de computação estocástica é identificar novas maneiras de projetar novos circuitos estocásticos, "Vincent Lee, um dos pesquisadores que realizou o estudo, disse TechXplore. "A quantidade de esforço de engenharia e percepção necessária para projetar uma nova classe de circuitos estocásticos é bastante alta, então encontrar novos, formas automatizadas de reduzir a carga de projeto tem sido um objetivo de pesquisa contínua meu. "

Os métodos existentes para sintetizar circuitos SC são normalmente limitados a tipos específicos ou classes de funções, como avaliação polinomial ou escala constante. Lee e seus colegas decidiram identificar um método mais eficaz para sintetizar circuitos SC, que poderia ter aplicações mais difundidas.

"Encontrei síntese estocástica em nosso grupo de leitura de síntese de programa, ao ler um artigo de Eric Schkufza et al., "Disse Lee." Eu era novo na área de síntese de programas e achei muito legal como ele poderia resolver tarefas de otimização em que as soluções eram pouco intuitivas ou difíceis para designers ou programadores acertarem. Apesar de algumas limitações de escalabilidade, o problema que eu tive, projetar novos circuitos estocásticos, tendia a ter pequenas soluções, então eu pensei que a síntese estocástica poderia ser uma boa combinação. "

O método desenvolvido por Lee e seus colegas é uma adaptação do algoritmo de síntese estocástica do núcleo que oferece suporte a circuitos em vez de programas. A ideia geral por trás disso é tratar todos os circuitos como um espaço de alta dimensão em que cada circuito recebe um custo específico.

Este custo é definido por uma função de custo, captar a eficácia de um circuito em relação a outros circuitos no espaço. Em seu estudo, os pesquisadores definiram a função de custo para medir o erro, em relação a uma especificação que define o que eles queriam que o circuito fizesse.

“A técnica então atravessa o espaço dos circuitos em direção a circuitos de melhor custo, semelhante a como a descida do gradiente se move em direção aos conjuntos de parâmetros que otimizam melhor a função objetivo, "Lee explicou." Isso fornece uma pesquisa mais inteligente sobre o espaço dos circuitos, sintetizar circuitos promissores mais rápido do que se você tentasse enumeração de força bruta ou soluções enumeradas aleatoriamente. "

Os pesquisadores avaliaram sua técnica e compararam-na com outros métodos existentes para sintetizar circuitos SC. Eles descobriram que a síntese estocástica é mais geral do que os métodos atuais, sintetizando com eficácia circuitos SC projetados manualmente e novos.

"Acho que os resultados mais significativos do nosso estudo são que a técnica é capaz de sintetizar novos circuitos que não seriam intuitivos para projetar à mão, "Disse Lee." Ser capaz de gerar automaticamente um circuito estocástico baseado exclusivamente em uma especificação que descreve sua funcionalidade é um desenvolvimento muito interessante na computação estocástica. "

As descobertas reunidas por Lee e seus colegas sugerem que a síntese estocástica pode ajudar a automatizar a tarefa de sintetizar circuitos SC. Em última análise, isso aliviaria os designers de SC de uma carga significativa de design, permitindo que eles se concentrem em outras tarefas.

“Mesmo que a técnica não retorne uma solução de boa qualidade, pode retornar um circuito que implementa uma aproximação razoável, ou insights sobre os tipos de circuitos que podem valer mais avaliações, "Lee disse." Neste trabalho, na verdade, encontramos uma série de circuitos interessantes que usavam uma microarquitetura que nunca tínhamos considerado antes, o que também foi muito emocionante. "

Um dos principais desafios que os pesquisadores encontraram em seu estudo é a escalabilidade. Na verdade, a eficiência da pesquisa de sua técnica (ou seja, a qualidade da solução dado um orçamento de tempo de pesquisa fixo e o tempo que leva para identificar as soluções corretas) é sensível à função de custo, pois é isso que define o gradiente e como a pesquisa atravessa o espaço do circuito.

"Felizmente, os circuitos estocásticos mais desejáveis ​​são relativamente pequenos, então a escalabilidade não é crucial para a praticidade da técnica, "Lee disse." No entanto, esta limitação observada deixa muitas oportunidades para melhorar a eficiência da técnica com heurísticas, permitindo que ele seja dimensionado para circuitos maiores. Acho que essa seria uma área interessante para explorar em nosso trabalho futuro. "

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