論文の概要: Track-Assignment Detailed Routing Using Attention-based Policy Model With Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13702v1
• Date: Mon, 26 Oct 2020 16:40:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 18:04:13.024932
• Title: Track-Assignment Detailed Routing Using Attention-based Policy Model With Supervision
• Title（参考訳）: 注意型政策モデルを用いたトラックアサインの詳細なルーティング
• Authors: Haiguang Liao, Qingyi Dong, Weiyi Qi, Elias Fallon, Levent Burak Kara
• Abstract要約: 本稿では、トラック割り当ての詳細ルーティング問題を解決するための機械学習駆動方式を提案する。 我々のアプローチは、注意に基づく強化学習(RL)ポリシーモデルを採用する。 特に複雑な問題に対して, 教師付きRL法が高品質な解であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27998963147546135
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detailed routing is one of the most critical steps in analog circuit design. Complete routing has become increasingly more challenging in advanced node analog circuits, making advances in efficient automatic routers ever more necessary. In this work, we propose a machine learning driven method for solving the track-assignment detailed routing problem for advanced node analog circuits. Our approach adopts an attention-based reinforcement learning (RL) policy model. Our main insight and advancement over this RL model is the use of supervision as a way to leverage solutions generated by a conventional genetic algorithm (GA). For this, our approach minimizes the Kullback-Leibler divergence loss between the output from the RL policy model and a solution distribution obtained from the genetic solver. The key advantage of this approach is that the router can learn a policy in an offline setting with supervision, while improving the run-time performance nearly 100x over the genetic solver. Moreover, the quality of the solutions our approach produces matches well with those generated by GA. We show that especially for complex problems, our supervised RL method provides good quality solution similar to conventional attention-based RL without comprising run time performance. The ability to learn from example designs and train the router to get similar solutions with orders of magnitude run-time improvement can impact the design flow dramatically, potentially enabling increased design exploration and routability-driven placement.
• Abstract（参考訳）: 詳細なルーティングはアナログ回路設計における最も重要なステップの1つである。 ノードアナログ回路では、完全ルーティングがますます難しくなり、効率的な自動ルータの進歩がさらに必要になった。 本研究では,先進ノードアナログ回路におけるトラック割り当て詳細ルーティング問題を解決するための機械学習方式を提案する。 我々のアプローチは、注意に基づく強化学習(RL)ポリシーモデルを採用する。 このRLモデルに対する我々の主要な洞察と進歩は、従来の遺伝的アルゴリズム(GA)が生み出すソリューションを活用する手段として、監督の利用である。 そこで本研究では,RLポリシーモデルから得られた出力と遺伝的解法から得られた解分布との間のKulback-Leibler分散損失を最小化する。 このアプローチの鍵となる利点は、ルータがオフラインでポリシーを学習できると同時に、遺伝的解決器の100倍近くの性能を向上させることだ。 さらに、私たちのアプローチが生み出すソリューションの品質は、gaが生成するソリューションとよく一致します。 提案手法は,特に複雑な問題に対して,実行時性能を含まずに従来の注意型rlと類似した品質ソリューションを提供する。 例の設計から学び、ルータを訓練して、実行時の大幅な改善の順序で同様のソリューションを得る能力は、設計フローに劇的に影響し、設計探索とルタビリティ駆動の配置を増大させる可能性がある。

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