Fugu-MT 論文翻訳(概要): PowerNet: Transferable Dynamic IR Drop Estimation via Maximum Convolutional Neural Network

論文の概要: PowerNet: Transferable Dynamic IR Drop Estimation via Maximum Convolutional Neural Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13494v1
Date: Thu, 26 Nov 2020 23:14:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-20 12:33:40.817470
Title: PowerNet: Transferable Dynamic IR Drop Estimation via Maximum Convolutional Neural Network
Title（参考訳）: PowerNet:最大畳み込みニューラルネットワークによる移動可能な動的IRドロップ推定
Authors: Zhiyao Xie, Haoxing Ren, Brucek Khailany, Ye Sheng, Santosh Santosh, Jiang Hu, Yiran Chen
Abstract要約: 我々は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく高速な動的IR滴推定手法であるPowerNetを開発した。我々は、ベクトルレスIRドロップの課題に対して、PowerNetが最新の機械学習(ML)手法を9%精度で上回っていることを示す。 PowerNetによってガイドされた緩和ツールは、それぞれ2つの工業設計でIRドロップホットスポットを26%、ホットスポットを31%削減する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.555489230660488
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: IR drop is a fundamental constraint required by almost all chip designs. However, its evaluation usually takes a long time that hinders mitigation techniques for fixing its violations. In this work, we develop a fast dynamic IR drop estimation technique, named PowerNet, based on a convolutional neural network (CNN). It can handle both vector-based and vectorless IR analyses. Moreover, the proposed CNN model is general and transferable to different designs. This is in contrast to most existing machine learning (ML) approaches, where a model is applicable only to a specific design. Experimental results show that PowerNet outperforms the latest ML method by 9% in accuracy for the challenging case of vectorless IR drop and achieves a 30 times speedup compared to an accurate IR drop commercial tool. Further, a mitigation tool guided by PowerNet reduces IR drop hotspots by 26% and 31% on two industrial designs, respectively, with very limited modification on their power grids.
Abstract（参考訳）: IRドロップは、ほとんどすべてのチップ設計に必要な基本的な制約である。しかし、その評価は通常、違反を修正するための緩和技術を妨げるのに長い時間がかかる。本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく高速な動的IRドロップ推定手法であるPowerNetを開発した。ベクトルベースとベクトルレスのIR分析の両方を処理できる。さらに、提案するcnnモデルは汎用的で、異なる設計に移行可能である。これは、モデルが特定の設計にのみ適用可能な、既存の機械学習(ML)アプローチとは対照的である。実験結果から,PowerNetはベクトルレスIRドロップの課題に対して,最新のML手法を9%精度で上回り,正確なIRドロップ商用ツールに比べて30倍の高速化を実現していることがわかった。さらに、PowerNetによってガイドされた緩和ツールは、2つの工業設計でそれぞれIRドロップホットスポットを26%減らし、31%減らし、電力グリッドに非常に限定的な変更を加える。

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