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J-GLOBAL ID：201802229881138332   整理番号：18A1236767

機械学習を用いた配線長予測による解析的配置手法の高速化

Acceleration of Analytical Placement by Wire Length Prediction using Machine Learning

著者 (2件)： 干場樹 (会津大 コンピュータ理工) ,  小平行秀 (会津大 コンピュータ理工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 85(MSS2018 1-36)  ページ： 75-80  発行年： 2018年06月07日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年のLSI設計において,回路規模の増大,設計プロセス技術の微細化,要求される性能の向上により,設計制約を満たした配置配線を得ることが困難になってきている。ブロックの多い回路に対して配線長が短い配置を実現する方法として,配置問題を数理計画問題に定式化し,その解法により配置を得る解析的配置手法が提案されている。解析的配置手法は,条件や制約を加えやすく,数理計画法を解くための既存のソルバーが使用できる。解析的配置手法の中でも準ニュートン法を用いた手法が,解の収束性が良く,大規模な回路への適用が可能であるが,初期配置に依存するという欠点があり,短い配線を得るために繰り返し適用する必要がある。本稿では,機械学習により配置から準ニュートン法を用いた解析的配置手法適用後の配置の配線長を予測するモデルを作成し,そのモデルを用いて準ニュートン法を用いた解析的配置手法適用後の配置の配線長を予測し,配線長が短いと予測された配置にのみ準ニュートン法を用いた解析的配置手法を適用する手法を提案する。計算機実験より,提案手法の有効性を評価する。(著者抄録)

シソーラス用語： *設計 ,  *配置設計 ,  配線設計 ,  数理計画法 ,  擬似Newton法 ,  機械学習 ,  長さ ,  予測モデル ,  高速化
準シソーラス用語： *VLSI設計 ,  準Newton法 ,  配線長

分類 (2件)： 集積回路一般  (NC03161C) ,  数理計画法  (KA03030M)

引用文献 (15件)：

• A. Kahng and Q. Wang, ′′An analytic placer for mixed-size placement and timing-driven placement,′′ Proc. ICCAD, pp.241-244, 2004.
• C.Li and C.K.Koh, ′′Recursive function smoothing of half-perimeter wirelength for analytical placement,′′ SASIMI, pp.423-428, 2006.
• N. Viswanathan, G. Nam, C. Alpert, P. Villarrubia, R. Haoxing, and C. Chu, ′′Rql: Global placement via relaxed quadratic spreading and linearization,′′ Proc. ICCAD, pp.453-458, 2007.
• J.Cong, G.Luo, and E.Radke, ′′Highly efficient gradient computation for density-constrained analytical placement,′′ IEEE Trans. on CAD, pp.2133-2144, 2008.
• T. Luo and D. David, ′′Dplace2.0: A stable and efficient analytical placement based on diffusion,′′ Proc. ASP-DAC, pp.346-351, 2008.

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  配線長 ,  予測 ,  解析 ,  手法 ,  高速化