DAPO: グラフ対照学習と強化学習による高位合成における設計構造認識パス順序最適化

この研究は、高位合成（HLS）内のパス順序を最適化するためにAIの新しい応用を調査しており、ハードウェア設計の大幅なパフォーマンス向上につながる可能性があります。グラフ対照学習と強化学習技術の使用は、この分野の複雑な最適化問題に対処するための洗練されたアプローチを示唆しています。

• •高位合成におけるパス順序を最適化するために、AI（特にグラフ対照学習と強化学習）を適用します。
• •インテリジェントなパススケジューリングを通じて、ハードウェア設計のパフォーマンス向上を目指します。
• •HLSワークフロー内の重要で複雑な最適化問題をターゲットにしています。