[論文レビュー] Automorphism Ensemble Polar Code Decoders for 6G URLLC

Claus Kestel, Marvin Geiselhart+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 2, 2023

Error Correcting Code Techniques被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、6G URLLC向けに最適化された極性符号のための自己同型集合デコーディング（AED）アーキテクチャを提案する。並列逐次キャンセル（SC）デコーダを用い、新たなパスメトリクスに基づく候補選択手法を導入することで、近似ML誤り訂正性能を達成する。12nm FinFET実装において、AEDは最新のSCLデコーダと比較して、遅延で最大4.4倍、面積効率で8.9倍、エネルギー効率で4.6倍の優位性を示し、誤り訂正性能は同等または上回る。

ABSTRACT

The URLLC scenario in the upcoming 6G standard requires low latency and ultra reliable transmission, i.e., error correction towards ML performance. Achieving near-ML performance is very challenging especially for short block lengths. Polar codes are a promising candidate and already part of the 5G standard. The Successive Cancellation List (SCL) decoding algorithm provides very good error correction performance but at the cost of high computational decoding complexity resulting in large latency and low area and energy efficiency. Recently, Automorphism Ensemble Decoding (AED) gained a lot of attention to improve the error correction capability. In contrast to SCL, AED performs several low-complexity (e.g., SC) decoding in parallel. However, it is an open question whether AED can compete with sophisticated SCL decoders, especially from an implementation perspective in state of the art silicon technologies. In this paper we present an elaborated AED architecture that uses an advanced path metric based candidate selection to reduce the implementation complexity and compare it to state of the art SCL decoders in a 12nm FinFET technology. Our AED implementation outperform state of the art SCL decoders by up to 4.4x in latency, 8.9x in area efficiency and 4.6x in energy efficiency, while providing the same or even better error correction performance.

研究の動機と目的

• 6G URLLC向け短ブロック長極性符号において、低遅延かつ高エネルギー効率で近似ML誤り訂正性能を達成する課題に対処すること。
• 自己同型集合デコーディング（AED）が、ハードウェア効率および性能面で従来の逐次キャンセルリスト（SCL）デコーディングを上回るかどうかを調査すること。
• 並列で低複雑度のSCデコーダを活用し、最適化されたパスメトリクスに基づく候補選択を実装することで、高スルーレートかつ低遅延を実現するAEDアーキテクチャの設計および実装を行うこと。
• 12nm FinFET技術を用いて、実シリコン制約下でのAEDとSCLデコーダの包括的ASIC比較を提供すること。

提案手法

• 極性符号の有効な自己同型を特定するためのデータ駆動型の置換選択手法を提案し、多様な符号語のデコーディングを可能にする。
• 各エントリの計算負荷を低減するため、新しいパスメトリクスに基づく候補選択を用いた高速簡略化SC（SSC）アルゴリズムを採用する。
• 受信符号語の置換バージョンを並列にデコードする複数のSCデコーダ（Mインスタンス）を用い、それぞれが低複雑度かつ高い局所性を持つように設計する。
• パスメトリクスを用いてデコードパスの中から最良の候補を選択することで、各デコーダの複雑度を増加させることなく誤り訂正性能を向上させる。
• 12nm FinFET技術を用いて、物理合成、配置、配線を完全に実施し、実面積、遅延、消費電力、エネルギー効率などのメトリクスを評価する。
• 同一条件下で、5G互換性（128,60+C）および標準（128,60）の極性符号について、AEDと最新のCRC補助SCLデコーダを比較する。

Figure 1: Path metric based AED architecture with $M=4$ . In contrast to conventional AED , the proposed architecture does not require a memory for the LLR s . The novel path metric based selection is highlighted in green.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AEDは、6G URLLCの文脈における短い極性符号について、SCLデコーディングと同等または優れた誤り訂正性能を達成できるか？
• RQ2 最新のシリコン技術で実装された場合、AEDはSCLデコーディングに比べて遅延、面積、エネルギー効率において顕著な利点を示すか？
• RQ3 エントリデコーダインスタンス数（M）の増加に伴いAEDの性能はどのように変化するか？ また、性能とハードウェアコストの最適なトレードオフは何か？
• RQ4 5G互換極性符号において、AEDはCRC補助SCLデコーディングを上回る性能を示せるか？ 特に5Gコードの固有のレートと構造的利点を考慮して検討する。
• RQ5 パスメトリクスに基づく候補選択は、AEDの性能および実装効率にどのような影響を与えるか？

主な発見

• 同じ極性符号（128,60）を対象に、M=16のAEDはSCL（L=16）と比較して11 ns（119.1 ns）の4.4倍低い遅延を達成する。
• M=16のAEDは、SCL（L=16）と比較して187.0 Gbps/mm²（20.9 Gbps/mm²）の8.9倍高い面積効率を達成する。
• M=16のAEDは、SCL（L=16）と比較して10.12 pJ/bit（46.21 pJ/bit）の4.6倍低いエネルギー効率を達成する。
• 5G互換コード（128,60+C）において、AED-4はCRC補助SCL-8と同等の性能を示すが、はるかに少ない面積と消費電力を要する。
• M=L=16で、AEDはSCLよりも5.3倍短い遅延と8.9倍高い面積効率を示す。Mが増加するにつれて性能差はさらに拡大する。
• パスメトリクスに基づく候補選択により、最小限の追加複雑度で高い誤り訂正性能が実現可能であり、AEDはハードウェア上で非常にスケーラブルかつ効率的である。

Figure 2: AED vs. SCL decoding for the same $\mathcal{P}(128,60)$