累積分布関数カーブを考慮するガウス形混合物モデルのための統計的な最大化アルゴリズム

TSUKIYAMA Shuji; FUKUI Masahiro

文献

J-GLOBAL ID：201102214133241302 整理番号：11A1937730

累積分布関数カーブを考慮するガウス形混合物モデルのための統計的な最大化アルゴリズム

A Statistical Maximum Algorithm for Gaussian Mixture Models Considering the Cumulative Distribution Function Curve

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著者 (2件)： ,
資料名：
巻： E94-A 号： 12 ページ： 2528-2536 (J-STAGE) 発行年： 2011年
JST資料番号： F0699C ISSN： 0916-8508 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

統計的な静的タイミング解析は,プロセス変動性に対処するために最近の10年間で集中して研究された。そして,ゲート遅延,信号到来時間,およびゆるみなどのタイミング情報の分布を表す様々な手法が,提案された。それらの中では,ガウス形混合モデルは容易に様々な相関関係,非Gauss分布を扱うことができる,および分布をまわすことができるので,他のものと区別される。しかしながら,ガウス混合モデル化のための統計的な最大化を計算する前のアルゴリズムは,統計的な静的タイミング解析におけるキーオペレーションの1つであるが,欠陥を持っている。ある場合には,ガウス形と同様の分布を生成する。正しい分布はガウス形から遠い。この報告書では,ガウス形混合モデルのための統計的な最大(最小の)の操作のための新アルゴリズムを提案する。それは,正確な臨界性(タイミング違反の確率)を計算するために累積分布関数カーブを考慮に入れる。これは,遅延障害の検出および統計的手法の使用による回路最適化に対して重要である。また,提案方法の性能を評価するために幾つかの実験結果を示す。(翻訳著者抄録)

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半導体集積回路

引用文献 (15件)：

[1] A. Srivastava, D. Sylvester, and D. Blaauw, Statistical Analysis and Optimization for VLSI, Timing and Power, Springer, 2005.
[2] D. Blaauw, K. Chopra, A. Srivastave, and L. Scheffer, “Statistical timing analysis: From basic principles to state of the art,” IEEE Trans. CAD/ICAS, vol.27, no.4, pp.589-607, 2008.
[3] S. Tsukiyama, M. Tanaka, and M. Fukui, “An algorithm for statistical static timing analysis considering correlations between delays,” IEICE Trans. Fundamentals, vol.E84-A, no.11, pp.2746-2754, Nov. 2001.
[4] C. Visweswariah, K. Ravindran, K. Kalafala, S.G. Walker, S. Narayan, D.K. Beece, J. Piaget, N. Venkateswaran, and J.G. Hemmett, “First-order incremental block-based statistical timing analysis,” IEEE Trans. Comput.-Aided Des. Integr. Circuits Syst., vol.25, no.10, pp.2170-2180, 2006.
[5] H. Chang and S.S. Sapatnekar, “Statistical timing analysis considering spatial correlations using a single PERT-like traversal,” Dig. Tech. Paper ICCAD, pp.621-625, 2003.

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