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High-level synthesis
High-level synthesis
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HLSmith 框架通过专家指导提升 C/C++ 到 HLS 的翻译效率 · 跟踪 2 个来源
研究人员开发了 HLSmith，一个旨在通过高层次综合 (HLS) 改进 C/C++ 代码到高性能硬件加速器翻译的框架。该系统包含一个编码硬件优化技术的专业知识库、一个模拟专家实践的指导编排流程，以及一个用于适应前沿模型的管道。HLSmith 在基准测试中显著优于之前的代理编排框架（如 ChatHLS），实现了 4.24 倍的几何平均加速比和 100% 的有效设计率，而 ChatHLS 的有效设计率为 57%。
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HLS-Seek 使用强化学习生成优先考虑性能的硬件描述
研究人员开发了 HLS-Seek，一个用于从自然语言生成硬件描述的新框架，该框架优先考虑结果质量（QoR），如延迟和资源利用率。与以往只关注功能正确性的方法不同，HLS-Seek 采用了一种通过强化学习训练的代理比较奖励模型，在预测最佳硬件配置方面实现了高精度。与现有前沿模型在 HLS 特定基准测试上的表现相比，这种方法显著加快了训练速度，并实现了更低的延迟和更好的资源利用率。