Python-based Framework for Design Space Exploration

Abstract

In the realm of hardware optimization, Power, Performance, and Area (PPA) analysis plays a pivotal role in ensuring efficient design. As the demand for high-performance computing continues to rise, particularly in fields like AI, big data, and edge device, the need for a robust framework for PPA analysis has become critical. This thesis introduces a Python-based framework designed to address this need, leveraging the capabilities of Python libraries such as Magma and Cocotb. The proposed framework integrates key elements of Design Space Exploration (DSE) , including Bit Precision, Parallelism, and Pipeline stages, to optimize hardware implementations. A case study on OLED display compensation algorithms, specifically focusing on Color management and IR drop compensation, demonstrates the practical application and effectiveness of the framework. By employing this Framework, designers can perform comprehensive simulations, synthesis, and verification, streamlining the hardware design process. The results from the case study indicate that the framework's PPA predictions closely align with actual synthesized designs, exhibiting an average error rate in the range of 10 percent for Color management and IR drop compensation. This indicates that the framework's accuracy and its potential to enhance design efficiency, as it effectively reflects the trends in increase and decrease. Overall, this thesis presents a valuable tool for hardware designers, offering precise PPA estimates and facilitating the generation of RTL designs that meet specific constraints. The framework's ability to balance performance and resource utilization makes it a significant contribution to the field of hardware optimization.;최근 AI, 빅데이터 등의 발전으로 데이터 처리 요구량이 늘어나면서 알고리즘을 하드웨어로 구현하려는 수요 또한 급증하는 추세이다. 특히 고성능 컴퓨팅의 필요성이 증가함에 따라, 하드웨어 최적화를 위한 전력, 성능, 면적(PPA)간의 트레이드 오프 분석의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 PPA 분석을 위한 디자인 스페이스 탐색(Design Space Exploration)을 수행하는 파이썬 기반의 통합 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 비트 정밀도, 병렬성, 파이프라인 등의 설계 요소들을 탐색하여 최적의 PPA 조건을 도출한다. 또한 코코티비(cocotb)와 마그마(magma) 라이브러리를 활용하여 시뮬레이션, 설계, 검증을 통합적으로 수행할 수 있는 환경을 구축하였다. OLED 디스플레이 보상 알고리즘을 사례 연구로 프레임워크의 정합성을 입증하였다. 비트 정밀도에 따른 신호 대 양자화 잡음비(SQNR)와 면적을 분석하고, 병렬성과 파이프라인 수준에 따른 사이클 수와 최대 동작 주파수 변화를 살펴보았다. 시뮬레이션 결과, 프레임워크가 예측한 PPA 값들은 실제 RTL 구현으로 확인한 결과와 동일한 증감 추세를 보였으며 평균 오차율은 약 10% 수준이었다. 제안된 프레임워크는 하드웨어 설계자가 PPA와 데이터 정확도를 동시에 고려하여 최적의 설계 조건을 탐색하고 RTL을 생성할 수 있는 통합 환경을 제공한다.