チップ配置のための柔軟な多目的強化学習【JST・京大機械翻訳】

Chang Fu-Chieh; Tseng Yu-Wei; Yu Ya-Wen; Lee Ssu-Rui; Cioba Alexandru; Tseng I-Lun; Shiu Da-shan; Hsu Jhih-Wei; Wang Cheng-Yuan; Yang Chien-Yi; Wang Ren-Chu; Chang Yao-Wen; Chen Tai-Chen; Chen Tung-Chieh

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207260675980 整理番号：22P0331695

チップ配置のための柔軟な多目的強化学習【JST・京大機械翻訳】

Flexible Multiple-Objective Reinforcement Learning for Chip Placement

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発行年： 2022年04月13日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月13日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

最近,チップ配置への強化学習の成功した応用が浮上している。事前訓練モデルは効率と有効性を改善するために必要である。現在,客観的メトリックス(例えば,ワイヤ長,輻輳,タイミング)の重みは予訓練中に固定されている。しかし,固定重み付けモデルは,それらが発生するように変化する要求を収容するために技術者に必要な配置の多様性を発生できない。本論文では,単一事前訓練モデルのみを用いて,推論時間可変重みを持つ目的関数をサポートするために,柔軟な多目的強化学習(MORL)を提案した。マクロ配置結果は,MORLが多重目的のパレートフロンティアを効果的に生成できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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