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HLS-Seek
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- 2026-05-13 research_milestone Publication of a new framework for QoR-aware code generation for High-Level Synthesis. 来源
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新AI框架HLS-Seek优化硬件设计生成
研究人员开发了HLS-Seek，一个用于从C/C++代码生成硬件设计的新颖框架，该框架优先考虑结果质量（QoR），如延迟和资源利用率。该系统利用带有比较代理奖励模型的强化学习，避免了在循环中进行完全综合的需要，并在预测帕累托最优设计方面取得了高精度。HLS-Seek还包含一个感知不确定性的蒙特卡洛Dropout切换机制，以使用真实的综合数据来改进其代理模型，与现有方法相比，从而提高了性能并加快了训练速度。
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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。