[論文レビュー] Phism: Polyhedral High-Level Synthesis in MLIR

Rongxuan Zhao, Jianyi Cheng|arXiv (Cornell University)|Mar 28, 2021

Parallel Computing and Optimization Techniques参考文献 18被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、MLIRに基づく多面体高水準合成フレームワークである$φ_{sm}$を紹介する。このフレームワークは、多面体表現からハードウェア設計へに段階的降低を可能にする多段階の中間表現（IR）を提供する。MLIRのダイアレクトシステム、特にAffineダイアレクトを活用することで、プラットフォーム固有の最適化、ソフトウェア／ハードウェア共同設計、合成可能な変換を可能とし、適切な抽象化レベルで完全な多面体最適化を実現する効率的で拡張可能なHLSを実現する。

ABSTRACT

Polyhedral optimisation, a methodology that views nested loops as polyhedra and searches for their optimal transformation regarding specific objectives (parallelism, locality, etc.), sounds promising for mitigating difficulties in automatically optimising hardware designs described by high-level synthesis (HLS), which are typically software programs with nested loops. Nevertheless, existing polyhedral tools cannot meet the requirements from HLS developers for platform-specific customisation and software/hardware co-optimisation. This paper proposes $ϕ_{sm}$ (phism), a polyhedral HLS framework built on MLIR, to address these challenges through progressive lowering multi-level intermediate representations (IRs) from polyhedra to HLS designs.

研究の動機と目的

• 既存の多面体ツールが持つ拡張性の欠如とプラットフォーム固有のカスタマイズの不足を是正すること。
• 抽象的な多面体表現と、ループレベルおよびスケジューリングレベルの詳細を必要とする具体的なHLS設計との間の意味的ギャップを埋めること。
• 適切な抽象化レベルでの中間IRを公開することで、ソフトウェア／ハードウェアの共同最適化と設計空間探索を可能にすること。
• Vitis や CIRCT といった進化するHLSターゲットをサポートするモジュラーで合成可能かつ拡張可能なフレームワークを提供すること。
• 従来のツール（例：Pluto, CLooG）が多面体またはC風のASTにのみ対応しており、中間レベルの最適化の機会を逃しているという制限を克服すること。

提案手法

• MLIRのダイアレクト抽象化を活用し、Affineダイアレクトによる多面体表現から始める多段階IRを定義する。
• Affine IR上で多面体最適化を実行し、ループ構造、境界、スケジューリングをアフィン形式で保持する。
• 段階的降低を実行：Affine IRからStandard IR（LLVM IRに近いもの）へ、次にCIRCTのハードウェア固有のダイアレクトへ変換する。
• Polygeistと統合し、CコードをAffine IRに変換することで、Cからハードウェアへのエンドツーエンドコンパイルを可能にする。
• 適切な抽象化レベルで、パイipelニング、アンローリング、タイリングなどのプラットフォーム固有の最適化を、合成可能なMLIR変換として実装する。
• Affine IRにおけるアフィン写像と境界付きループを活用し、コード再生成なしに複雑な変換（例：部分境界ボックスタイリング）を直接表現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 多面体最適化を、プラットフォーム固有のカスタマイズを必要とする現代のHLSパイプラインに効果的に統合する方法は何か？
• RQ2 高水準の多面体変換と低水準のHLS最適化を両立させるために、どの中間表現レベルが必要か？
• RQ3 MLIRにおける段階的降低は、HLSパイプライン全体にわたり合成可能で再利用可能な変換を可能にするか？
• RQ4 MLIRのAffineダイアレクトを用いることで、従来のASTベースのアプローチと比較して、多面体コード生成の表現力と正しさはどのように向上するか？
• RQ5 MLIRのダイアレクトシステムは、HLSにおけるソフトウェアとハードウェアのエンドツーエンド共同設計をどの程度サポートできるか？

主な発見

• $φ_{sm}$は、Affine IRレベルで多面体最適化を実行でき、その後続のHLS変換に備えてループ構造とスケジューリング情報を保持する。
• Affine IRの使用により、コード再生成なしにタイリングや並列化変換（例：部分境界ボックスタイリング）を直接操作可能となる。
• AffineからStandardおよびCIRCTダイアレクトへの段階的降低により、Vitis やハードウェア記述生成ツールといった既存のHLSツールとのシームレスな統合が可能となる。
• 中間抽象化レベルで動作するため、多面体情報がもう存在しないC風のASTでは失われる最適化機会を回避できる。
• 合成可能で再利用可能な変換をサポートしており、新たなHLSターゲットや最適化手法の拡張性を実現する。
• 本アプローチは、構造化されたIRを通じて複雑なデータレイアウトとスケジューリング意思決定を扱う上で、ソフトウェアとハードウェアの共同設計の実現可能性と効率性を示している。