Investigadores de la Universidad de Washington han desarrollado recientemente una nueva técnica para automatizar la síntesis de circuitos de computación estocástica (SC). Su método, presentado en un artículo publicado previamente en arXiv, se basa en síntesis estocástica, que es tradicionalmente una técnica de síntesis de programas.

La computación estocástica (SC) es un método de computación emergente y no convencional que codifica datos como flujos de bits probabilísticos, haciendo que el diseño de nuevos circuitos sea poco intuitivo. SC podría lograr una mayor densidad computacional y un menor consumo de energía que los métodos tradicionales de cálculo con codificación binaria (BE).

"Uno de los desafíos clave en la investigación de la computación estocástica es identificar nuevas formas de diseñar nuevos circuitos estocásticos, "Vincent Lee, uno de los investigadores que realizó el estudio, dijo a TechXplore. "La cantidad de esfuerzo de ingeniería y conocimientos necesarios para diseñar una nueva clase de circuitos estocásticos es bastante alta, así que encontrar algo nuevo formas automatizadas de reducir la carga del diseño ha sido uno de mis objetivos de investigación en curso ".

Los métodos existentes para sintetizar circuitos SC se limitan típicamente a tipos o clases de funciones específicas, como la evaluación de polinomios o el escalado constante. Lee y sus colegas se propusieron identificar un método más eficaz para sintetizar circuitos SC, que podría tener aplicaciones más extendidas.

"Encontré la síntesis estocástica en nuestro grupo de lectura de síntesis de programas, mientras lee un artículo de Eric Schkufza et al., ", Dijo Lee." Yo era nuevo en el área de la síntesis de programas y pensé que era genial cómo podía resolver tareas de optimización en las que las soluciones eran bastante poco intuitivas o difíciles para los diseñadores o programadores. A pesar de algunas limitaciones de escalabilidad, el problema que tuve, diseñar nuevos circuitos estocásticos, tendía a tener pequeñas soluciones, así que pensé que la síntesis estocástica podría ser una buena combinación ".

El método ideado por Lee y sus colegas es una adaptación del algoritmo de síntesis estocástica central que admite circuitos en lugar de programas. La idea general detrás de esto es tratar todos los circuitos como un espacio de alta dimensión en el que a cada circuito se le asigna un costo específico.

Este costo está definido por una función de costo, capturar qué tan efectivo es un circuito en relación con otros circuitos en el espacio. En su estudio, los investigadores establecieron la función de costo para medir el error, con respecto a una especificación que define lo que querían que hiciera el circuito.

"La técnica luego atraviesa el espacio de los circuitos hacia circuitos con mejor costo, similar a cómo el descenso de gradiente se mueve hacia conjuntos de parámetros que optimizan mejor la función objetivo, "Lee explicó." Esto proporciona una búsqueda más inteligente en el espacio de los circuitos, sintetizar circuitos prometedores más rápido que si intentara la enumeración por fuerza bruta o soluciones enumeradas al azar ".

Los investigadores evaluaron su técnica y la compararon con otros métodos existentes para sintetizar circuitos SC. Descubrieron que la síntesis estocástica era más general que los métodos actuales, sintetizar eficazmente tanto los circuitos SC diseñados manualmente como los nuevos.

"Creo que los resultados más significativos de nuestro estudio son que la técnica es capaz de sintetizar nuevos circuitos que no hubieran sido intuitivos de diseñar a mano". "Dijo Lee." Ser capaz de generar automáticamente un circuito estocástico basado únicamente en una especificación que describe su funcionalidad es un desarrollo bastante emocionante en la computación estocástica ".

Los hallazgos recopilados por Lee y sus colegas sugieren que la síntesis estocástica podría ayudar a automatizar la tarea de sintetizar circuitos SC. Esto finalmente aliviaría a los diseñadores de SC de una carga de diseño significativa, permitiéndoles concentrarse en otras tareas.

"Incluso si la técnica no arroja una solución de buena calidad, puede devolver un circuito que implementa una aproximación razonable, o información sobre los tipos de circuitos que pueden valer la pena realizar evaluaciones adicionales, "Dijo Lee." En este trabajo, de hecho, encontramos una serie de circuitos interesantes que utilizaban una microarquitectura que nunca antes habíamos considerado, lo cual también fue bastante emocionante ".

Uno de los desafíos clave que encontraron los investigadores en su estudio es la escalabilidad. De hecho, la eficiencia de la búsqueda de su técnica (es decir, la calidad de la solución dado un presupuesto de tiempo de búsqueda fijo y el tiempo que le toma identificar las soluciones correctas) es sensible a la función de costo, ya que esto es lo que define el gradiente y cómo la búsqueda atraviesa el espacio del circuito.

"Afortunadamente, Los circuitos estocásticos más deseables son relativamente pequeños, por lo que la escalabilidad no es crucial para la practicidad de la técnica, "Dijo Lee." Sin embargo, esta limitación observada deja muchas oportunidades para mejorar la eficiencia de la técnica con heurísticas, lo que le permite escalar a circuitos más grandes. Creo que esta sería un área interesante para explorar en nuestro trabajo futuro ".

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