Este artículo presenta AttentionDSE, un novedoso marco de exploración del espacio de diseño (DSE) para el diseño de CPU en espacios de diseño de alta dimensión. Los marcos DSE existentes presentan problemas como la baja precisión y escalabilidad de los modelos sustitutos, la exploración ineficiente basada en heurísticas manuales o búsquedas exhaustivas, y dificultades de interpretación. AttentionDSE aborda estos problemas integrando predicciones de rendimiento y guía de diseño mediante una arquitectura de red neuronal basada en la atención. Los pesos de atención cumplen la doble función de estimar con precisión el rendimiento y, al mismo tiempo, exponer los cuellos de botella. Las innovaciones clave incluyen un mecanismo de atención basado en la percepción que aprovecha la jerarquía y la localidad (reduciendo la complejidad de $\mathcal{O}(n^2)$ a $\mathcal{O}(n)$) y el análisis de cuellos de botella basado en la atención, que sugiere automáticamente parámetros críticos para la optimización dirigida a objetivos. En una evaluación del espacio de diseño de CPU de alta dimensión utilizando el punto de referencia SPEC CPU2017, AttentionDSE logra un hipervolumen de Pareto hasta un 3,9 % mayor y un tiempo de búsqueda más del 80 % más rápido en comparación con los modelos de referencia de última generación.
