論文の概要: Trust-Region Method with Deep Reinforcement Learning in Analog Design Space Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13772v4
• Date: Thu, 2 Dec 2021 08:03:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 05:15:54.811975
• Title: Trust-Region Method with Deep Reinforcement Learning in Analog Design Space Exploration
• Title（参考訳）: アナログデザイン空間探索における深層強化学習を用いた信頼領域法
• Authors: Kai-En Yang, Chia-Yu Tsai, Hung-Hao Shen, Chen-Feng Chiang, Feng-Ming Tsai, Chung-An Wang, Yiju Ting, Chia-Shun Yeh, and Chin-Tang Lai
• Abstract要約: 本稿では,アナログデザイン空間探索の新しい視点を紹介する。 モデルベースエージェントをモデルフリー学習と対比し,信頼領域戦略を実装する。 実験の結果,探索繰り返しにおける桁違いの改善が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2189422792863451
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces new perspectives on analog design space search. To minimize the time-to-market, this endeavor better cast as constraint satisfaction problem than global optimization defined in prior arts. We incorporate model-based agents, contrasted with model-free learning, to implement a trust-region strategy. As such, simple feed-forward networks can be trained with supervised learning, where the convergence is relatively trivial. Experiment results demonstrate orders of magnitude improvement on search iterations. Additionally, the unprecedented consideration of PVT conditions are accommodated. On circuits with TSMC 5/6nm process, our method achieve performance surpassing human designers. Furthermore, this framework is in production in industrial settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,アナログデザイン空間探索の新しい視点を紹介する。 市場投入までの時間を最小限に抑えるため、この取り組みは、先行技術で定義されたグローバル最適化よりも制約満足度問題としてより良いキャスティングを行う。 モデルベースエージェントをモデルフリー学習と対比し,信頼領域戦略を実装する。 このように、単純なフィードフォワードネットワークを教師付き学習で訓練することができる。 実験の結果,探索繰り返しにおける桁違いの改善が示された。 また、PVT条件に対する前例のない配慮も考慮されている。 TSMC 5/6nmプロセスの回路において,本手法は設計者を上回る性能を実現する。 さらに、このフレームワークは産業環境で生産されている。

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