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贝叶斯优化驱动的粗粒度可重构密码逻辑阵列设计空间探索方法
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作者 蒋丹萍 戴紫彬 +2 位作者 刘燕江 周朝旭 宋晓玉 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第11期4482-4492,共11页
由于粗粒度可重构密码逻辑阵列(CGRCA)的设计空间规模巨大,导致设计评估耗时长,手工探索优化解的质量不高且搜索效率较低。为此,该文面向CGRCA架构的高维空间、多目标优化特性,提出了基于贝叶斯优化的多目标设计空间探索方法,在平衡吞... 由于粗粒度可重构密码逻辑阵列(CGRCA)的设计空间规模巨大,导致设计评估耗时长,手工探索优化解的质量不高且搜索效率较低。为此,该文面向CGRCA架构的高维空间、多目标优化特性,提出了基于贝叶斯优化的多目标设计空间探索方法,在平衡吞吐量、面积和FU利用率的同时提升解的质量。首先,该方法利用知识感知的无监督学习采样策略获得初始样本,确保初始样本的代表性与多样性。其次,建立快速评估模型对样本进行量化评估,缩短评估性能的时长。再者,设计自适应的多采集函数并建立基于贪心的混合代理模型,提出多目标贝叶斯优化方法来搜索最优的CGRCA架构,提升搜索效率和通用性。实验结果表明,该文提出的设计空间探索方法较其他设计空间探索方法,与参考集的平均距离(ADRS)至多降低34.9%,超体积提升28.7%,吞吐量提升29.9%,面积减少6.0%,FU利用率提升11.6%,并且展现出优异的跨算法稳定性。 展开更多
关键词 粗粒度可重构密码逻辑阵列 设计空间探索 贝叶斯优化 随机森林 神经网络
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