chip design | BriefGPT - AI 论文速递

关键词chip design

搜索结果 - 8

LLMs 与芯片设计的未来：揭示安全风险与建立信任
芯片设计即将通过大语言、多模态和电路模型（统称 LxM）的整合而实现革命。在探索这一潜力巨大的令人激动的领域时，社区还必须认真考虑相关的安全风险，并需要建立对使用 LxM 进行芯片设计的信任。首先，我们回顾了普遍使用 LxM 进行芯片设计的
PDF2 months ago
DE-HNN：电路网表表示的有效神经模型
设计工具的运行时间随着芯片设计的复杂性增加而增长，这已成为一个瓶颈。我们提出了一种将网络列表表示为有向超图，并提出了一种用于有效学习（有向）超图的模型，与现有的图学习框架相比，DE-HNN 显著提高了设计优化工具的精确度。
PDF3 months ago
AAAI预排序图神经网络进行时序预测：全局电路预训练，局部延迟学习与注意力单元建模
提出了一个预测预路由时间的两阶段方法，首先进行全局电路训练以从电路网表中学习全局图嵌入，然后使用一种新颖的节点更新策略进行消息传递，同时通过注意力机制提取每个单元内的查找表信息，实现了在大规模电路中的高效计算和显著优于以往方法的松弛度预测性
PDF4 months ago
轻量级增强 Inception U-Net 神经网络用于布线可行性预测
我们提出了一种新的 U-Net 变体模型，通过嵌入 Inception 模块来预测路由阻塞和设计规则检查热点，实验证明我们的方法在 Avg-NRMSE 指标上比经典结构分别实现了 5%（RC）和 20%（DRC）的准确率提升，并且在 SS
PDF5 months ago
ICLR基于检索引导的强化学习的布尔电路最小化
本研究对逻辑综合的学习和搜索技术进行了彻底的研究，发现预训练代理器在面对全新设计时可能偏离轨道，从而对搜索轨迹产生不利影响。我们提出了 ABC-RL，这是一个经过精心调整的 α 参数，能够在搜索过程中熟练地调整来自预训练代理器的建议。基于与
PDF5 months ago
LLM4EDA：电子设计自动化的大型语言模型的新进展
本文系统研究了大型语言模型在电子设计自动化领域的应用，分类研究了助理聊天机器人、硬件描述语言和脚本生成，以及硬件描述语言验证与分析三个方面，并强调了未来研究方向，重点关注逻辑综合、物理设计、多模态特征提取和电路对齐等领域。
PDF6 months ago
ChiPFormer 离线决策 Transformer 实现可转移的芯片布局
ChiPFormer 是一种离线强化学习算法，通过学习固定数据集，实现在芯片设计中的可转移放置策略，该算法不仅在多任务设置下更有效地利用了离线布局设计以学习可转移的策略，而且对于未知的芯片电路，有效的 fine-tuning 可将放置时间从
PDFa year ago
芯片设计中联合学习解决放置和路由问题
通过深度强化学习方法 DeepPlace 和 DeepPR，结合梯度优化和强化学习，编码输入宏单元的全局图层和本地节点层信息的多视图嵌入模型，并通过鼓励探索的随机网络蒸馏方法，有助于解决现代芯片设计过程中的放置和路由问题。
PDF3 years ago