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LLM 加速、优化和应用的新解决方案
该研究综述了针对大型语言模型（LLMs）的挑战以及提高系统效率的最新进展和研究方向，包括算法级加速技术、LLM 硬件与软件协同设计策略、LLMs 加速器编译方法以及利用 LLMs 辅助电路设计的方法。通过这些工作，旨在为 LLMs 在各种应
PDF18 days ago
基于混合密度网络的随机电子器件的机器学习紧凑建模
通过机器学习中的混合密度网络（MDNs），创新的方法能够模拟电子设备的随机行为，从而克服传统建模技术的局限性。
PDF8 months ago
从语言到电路：使用自然语言描述生成可运行的电子设备
本文介绍了一项新的研究成果，展示了当代语言模型具有电子电路设计技能的能力，类似于代码生成。研究人员引入了两个基准：评估模型知识电气元件的 Pins100 和评估模型设计常见微控制器电路和代码的 Micro25。其中包括六个案例研究，展示语言
PDFa year ago
使用强化学习实现硬件木马注入
本文利用强化学习 (Reinforcement Learning，RL) 自动化硬件特洛伊（Hardware Trojan, HT）嵌入过程，以消除制约 HT 检测方法成果的人为偏见。作者开发的工具集可以将组合 HT 插入 ISCAS-85
PDF2 years ago
预训练图神经网络用于少样本智能模拟电路建模和设计
本文介绍了一种用于电路设计的监督式预训练方法，利用神经网络（NN）和图神经网络（GNN），以预测输出等效电路的直流电压，提升了新电路结构或未见过的预测任务的可适应性和样本效率。
PDF2 years ago
GCN-RL 电路设计师：基于图神经网络和强化学习的可转移晶体管尺寸优化
该研究介绍了使用强化学习和图卷积神经网络实现电路自动设计中的跨电路知识转移并在四种电路中实现了最优 Figures of Merit (FoM) 优化结果的方法，并对使用转移学习的情况进行了评估，证明了知识转移的重要性。
PDF4 years ago