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ASCENT：通过学习与蒙特卡罗树搜索增强功率侧信道的鲁棒性
通过引入一种基于学习和搜索的框架 ASCENT，本研究提出了一种以安全为主导的方法来改进逻辑综合阶段，从而提高功耗侧信道抵抗措施的整体弹性，该方法能够显著减少后期设计中功耗侧信道评估的时间，并探索安全性与功耗性能之间的设计空间，相较于传统的
PDF7 days ago
基于生成深度神经网络的逻辑综合
本文介绍了一种基于 Circuit Transformer 模型的逻辑综合重写操作符，通过将现有技术和 Circuit Transformer 相结合，解决了规模可扩展性问题，并在 IWLS 2023 竞赛基准上证明了提出的重写方法的有效性
PDFa month 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
BoolGebra：属性图学习用于布尔代数操作
本文介绍了 BoolGebra，一种新的属性图学习方法，用于布尔代数运算，旨在改进基本逻辑综合。BoolGebra 采用图神经网络和从结构和功能信息中提取的初始特征嵌入作为输入。使用全连接神经网络作为预测器进行直接优化结果预测，显著减小了搜
PDF5 months ago
自适应重聚焦驱动的 AIG 改写通过策略学习
通过结合多策略 AIG 重写和基于策略学习的算法选择，提出了一种自适应的重汇合驱动的 AIG 重写算法，实验结果表明该方法平均在尺寸和深度上分别提高了 5.567％和 5.327％。
PDF6 months ago
走向 ML4EDA 的 Imagenets
描述了在硬件域中策划、维护和扩大两个大规模、高质量数据集的挑战，以及有关数据集质量、安全性和硬件领域定制数据增强工具的使用的相关问题。
PDF9 months ago
用于芯片设计中高效逻辑综合的电路领域泛化框架
提出了一种新的数据驱动型逻辑综合运算符模型，名为 PruneX，用于减少无效转换并解决逻辑综合中的 OOD 问题。通过集成 PruneX 与现有的 Resub 和 Mfs2 运算符，实验证明 PruneX 在工业和大规模电路上显著提高效率，
PDF10 months ago
DeepGate2：功能感知电路表示学习
本研究提出 DeepGate2，一种新型功能感知学习框架，其使用逐对真值表之间的差异作为训练监督，并考虑电路的特性，设计了一个高效的图神经网络模型，从而在逻辑综合和布尔可满足性求解任务中表现出了显著的改进。
PDFa year ago
INVICTUS: 基于协同学习和搜索优化布尔逻辑电路综合
研究提出了 INVICTUS，一个基于模型的离线强化学习（RL）解决方案，可自动生成一系列基于先前设计的训练数据集的逻辑化简启发式的序列，以用于芯片设计的逻辑合成。结果表明，与最先进的技术相比，INVICTUS 在合成电路的面积时延乘积（A
PDFa year ago
AISYN: 基于强化学习的人工智能逻辑综合框架
通过应用强化学习算法，可以更好地解决逻辑综合中的局部最小值问题，从而实现对细胞面积等重要指标的显著优化。
PDFa year ago
DeepSAT: 一种基于 EDA 驱动的 SAT 学习框架
提出了 DeepSAT 框架，使用 EDA 领域的知识来解决布尔可满足性问题（Boolean satisfiability），通过逻辑合成算法将 SAT 实例预处理为优化的与非图（AIGs），并利用 DAGNN 训练条件生成模型，在各种 S
PDF2 years ago
GALOIS: 通过可推广逻辑综合增强深度强化学习
本文提出了一个新颖的通用逻辑合成（GALOIS）框架，通过程序草图和定义新的基于草图的混合程序语言来引导逻辑合成，自动生成高层次和严格因果逻辑的白盒程序，GALOIS 在各种具有复杂逻辑的决策任务上展示了优越的性能、可推广性和知识可重复利用
PDF2 years ago
太大而无法失败？主动少样本学习引导的逻辑综合
Bulls-Eye 是一种 fine-tuning 预训练模型的方法，可通过先前的综合数据精确地预测未见过的网路列表的综合配方的质量，这种方案实现了 2x-10x 的运行时间改进和比最先进的机器学习方法更好的结果质量。
PDF2 years ago
DRiLLS: 深度强化学习用于逻辑综合
提出了一种基于强化学习的方法，自动化优化逻辑综合过程，通过训练 Actor Critic（A2C）智能体来实现无人工干预的设计优化，取得了较好的优化结果。
PDF5 years ago