Presentation Information
[A-6-04]An Operation Mapping-Scheduling Method for Register-Bridge LSIs using HGNN and Reinforcement Learning
〇Kengo Yamashiro1, Kazuhito Ito1 (1. Saitama University)
Keywords:
GNN,Reinforcement Learning,LSI,Operation Mapping,Scheduling,Register-Bridge
大規模集積回路(LSI)による並列処理に適したレジスタブリッジ(RB)型アーキテクチャでは，多数の演算素子(PE)および隣接PE間に共有レジスタ(BREG)を配置する．RB型LSIの高位設計では，LSIに実装したい処理中の各演算の実行PEを決めるマッピングと実行時刻を決めるスケジューリングを行うが，PEとBREGの制約下で処理実行時間最短化は高度に複雑な組み合わせ最適化問題となる．本研究では，良質な準最適解を短時間で得ることを目的とし，異種グラフニューラルネットワーク(HGNN)と強化学習を用いたマッピング・スケジューリング手法を提案する．提案手法は最適解に近く，ヒューリスティック手法よりも優れた解を短時間で求解できることを確認した．