Bài báo này trình bày AttentionDSE, một khuôn khổ khám phá không gian thiết kế (DSE) mới cho thiết kế CPU trong không gian thiết kế đa chiều. Các khuôn khổ DSE hiện tại gặp phải các vấn đề như độ chính xác và khả năng mở rộng kém của các mô hình thay thế, khám phá không hiệu quả dựa trên các phương pháp tìm kiếm thủ công hoặc tìm kiếm đầy đủ, và khó khăn trong việc diễn giải. AttentionDSE giải quyết các vấn đề này bằng cách tích hợp các dự đoán hiệu suất và hướng dẫn thiết kế thông qua kiến trúc mạng nơ-ron dựa trên sự chú ý. Trọng số chú ý thực hiện vai trò kép là ước tính chính xác hiệu suất đồng thời phơi bày các điểm nghẽn hiệu suất. Các cải tiến chính bao gồm cơ chế chú ý dựa trên nhận thức tận dụng phân cấp và vị trí (giảm độ phức tạp từ $\mathcal{O}(n^2)$ xuống $\mathcal{O}(n)$) và phân tích điểm nghẽn nhận biết sự chú ý, tự động đề xuất các tham số quan trọng để tối ưu hóa theo mục tiêu. Trong quá trình đánh giá không gian thiết kế CPU đa chiều sử dụng chuẩn mực SPEC CPU2017, AttentionDSE đạt được Pareto Hypervolume cao hơn tới 3,9% và thời gian tìm kiếm nhanh hơn 80% so với các mô hình cơ sở hiện đại.
