[논문 리뷰] Automorphism Ensemble Polar Code Decoders for 6G URLLC

Claus Kestel, Marvin Geiselhart외 3명|arXiv (Cornell University)|2023. 03. 02.

Error Correcting Code Techniques인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 6G URLLC를 위한 극적 코드에 적합한 자동형군 집합 디코딩(AED) 아키텍처를 제안한다. 이는 병렬 순차적 취소(SC) 디코더를 활용하고, 새로운 경로 지표 기반 후보 선택 기법을 도입하여 near-ML 오류 수정 성능을 달성한다. 12nm FinFET 구현에서 AED는 최신 SCL 디코더 대비 지연 시간 4.4배, 면적 효율성 8.9배, 에너지 효율성 4.6배 향상되었으며, 오류 수정 성능은 동일하거나 초월한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 6G URLLC를 위한 짧은 블록 길이 극적 코드에서 낮은 지연 시간과 높은 에너지 효율성을 확보하면서 near-ML 오류 수정 성능을 달성하는 데 도전 과제를 해결하기 위해.
• 자동형군 집합 디코딩(AED)이 하드웨어 효율성과 성능 측면에서 기존의 순차적 취소 리스트(SCL) 디코딩을 능가할 수 있는지 조사하기 위해.
• 고속 및 저지연을 위한 고성능을 달성하기 위해 병렬 저복잡도 SC 디코더와 최적화된 경로 지표 기반 후보 선택 기법을 활용한 AED 아키텍처를 설계하고 구현하기 위해.
• 12nm FinFET 기술을 사용하여 실제 실리콘 제약 조건 하에서 AED와 SCL 디코더의 첫 번째 종합적인 ASIC 비교를 제공하기 위해.

제안 방법

• 극적 코드에 효과적인 자동형을 식별하기 위해 데이터 기반의 순열 선택 방법을 제안하여 다양한 코드워드 디코딩을 가능하게 한다.
• 각 집합 디코더 인스턴스에서 계산 오버헤드를 줄이기 위해 새로운 경로 지표 기반 후보 선택 기법을 적용한 빠른 단순화된 SC(SSC) 알고리즘을 사용한다.
• 수신된 코드워드의 순열된 버전을 병렬로 처리하기 위해 다수의 병렬 SC 디코더(M개 인스턴스)를 사용하며, 각각 저복잡도와 높은 국소성을 확보한다.
• 경로 지표를 활용해 디코딩 경로 중 최적의 후보를 선택함으로써, 각 디코더의 복잡도를 증가시키지 않고도 오류 수정 성능을 향상시킨다.
• 실제 면적, 지연 시간, 전력, 에너지 효율성 지표를 평가하기 위해 12nm FinFET 기술에서 전체 물리적 합성, 배치, 레이아웃을 수행한다.
• 동일한 조건 하에서 5G 호환성(128,60+C) 및 표준(128,60) 극적 코드에 대해 최신 CRC 보조 SCL 디코더와 AED를 비교한다.

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.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 AED는 6G URLLC 환경에서 짧은 극적 코드에 대해 SCL 디코딩과 동일하거나 뛰어난 오류 수정 성능를 달성할 수 있는가?
• RQ2 현대 실리콘 기술에서 구현했을 때 AED는 지연 시간, 면적, 에너지 효율성 측면에서 SCL 디코딩보다 뚜렷한 이점을 제공하는가?
• RQ3 집합 디코더 인스턴스 수(M)에 따라 AED의 성능는 어떻게 변화하며, 성능와 하드웨어 비용 사이의 최적의 트레이드오프는 무엇인가?
• RQ4 특히 5G 코드의 내재된 레이트와 구조적 이점 고려 시, AED는 CRC 보조 SCL 디코딩을 능가할 수 있는가?
• RQ5 경로 지표 기반 후보 선택 기법은 AED의 성능 및 구현 효율성에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 동일한 극적 코드(128,60)에서 M=16일 때 AED는 SCL(L=16) 대비 지연 시간 4.4배 감소(11 ns 대비 119.1 ns)를 달성한다.
• M=16일 때 AED는 SCL(L=16) 대비 면적 효율성 8.9배 향상(187.0 Gbps/mm² 대비 20.9 Gbps/mm²)을 달성한다.
• M=16일 때 AED는 SCL(L=16) 대비 에너지 효율성 4.6배 향상(10.12 pJ/bit 대비 46.21 pJ/bit)을 달성한다.
• 5G 호환 코드(128,60+C)에서 AED-4는 CRC 보조 SCL-8와 동일한 성능를 보이며, 면적과 전력 소비는 훨씬 적게 요구한다.
• M=L=16일 때 AED는 SCL 대비 지연 시간 5.3배 단축, 면적 효율성 8.9배 향상되었으며, M이 증가함에 따라 성능 격차는 더욱 커진다.
• 경로 지표 기반 후보 선택 기법은 최소한의 추가 복잡도로 높은 오류 수정 성능를 가능하게 하여 AED가 하드웨어에서 매우 확장 가능하고 효율적인 아키텍처가 된다.

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