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J-GLOBAL ID:202202278707028004   整理番号:22A0787627

回路アーキテクチャと機械学習アルゴリズムの進歩により可能になったアナログ/混合信号回路合成【JST・京大機械翻訳】

Analog/Mixed-Signal Circuit Synthesis Enabled by the Advancements of Circuit Architectures and Machine Learning Algorithms
著者 (6件):
資料名:
巻: 2022  号: ASP-DAC  ページ: 100-107  発行年: 2022年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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アナログ混合信号(AMS)回路アーキテクチャは,より高い柔軟性/再構成性のための技術スケーリングと要求により,よりデジタルに優しいように進化した。一方,AMS回路の設計複雑性とコストは,複雑なAMS回路の回路サイジング,レイアウト,および検証の最適化の必要性のために大幅に増加した。一方,機械学習(ML)アルゴリズムは過去10年間にわたって指数関数的成長にあり,電子設計自動化(EDA)コミュニティにより活発に利用されている。本論文は,この傾向によってもたらされる機会と課題を同定し,AMS回路アーキテクチャと機械学習アルゴリズムの最近の発展によって可能になったいくつかの新しいAMS設計方法論を概観する。特に,回路設計パラメータ探索とレイアウト反復を促進するために,ニューラルネットワークベース代理モデルの使用に焦点を当てた。最後に,著者らは,かなり減少した人間介入によって,仕様からシリコンプロトタイプまでのいくつかのAMS回路用例の迅速合成を実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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