論文の概要: CNN-Cap: Effective Convolutional Neural Network Based Capacitance Models for Full-Chip Parasitic Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06511v1
• Date: Wed, 14 Jul 2021 07:14:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-15 14:08:39.745954
• Title: CNN-Cap: Effective Convolutional Neural Network Based Capacitance Models for Full-Chip Parasitic Extraction
• Title（参考訳）: CNN-Cap:フルチップパラサイト抽出のための効果的な畳み込みニューラルネットワークベース容量モデル
• Authors: Dingcheng Yang, Wenjian Yu, Yuanbo Guo, Wenjie Liang
• Abstract要約: 本稿では,畳み込みニューラルネットワークに基づくキャパシタンスモデルの構築に有効な手法を提案する。 CNN-Capは、GPUサーバ上の2次元フィールドソルバよりも4000倍高速で動作する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.08653138103384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate capacitance extraction is becoming more important for designing integrated circuits under advanced process technology. The pattern matching based full-chip extraction methodology delivers fast computational speed, but suffers from large error, and tedious efforts on building capacitance models of the increasing structure patterns. In this work, we propose an effective method for building convolutional neural network (CNN) based capacitance models (called CNN-Cap) for two-dimensional (2-D) structures in full-chip capacitance extraction. With a novel grid-based data representation, the proposed method is able to model the pattern with a variable number of conductors, so that largely reduce the number of patterns. Based on the ability of ResNet architecture on capturing spatial information and the proposed training skills, the obtained CNN-Cap exhibits much better performance over the multilayer perception neural network based capacitance model while being more versatile. Extensive experiments on a 55nm and a 15nm process technologies have demonstrated that the error of total capacitance produced with CNN-Cap is always within 1.3% and the error of produced coupling capacitance is less than 10% in over 99.5% probability. CNN-Cap runs more than 4000X faster than 2-D field solver on a GPU server, while it consumes negligible memory compared to the look-up table based capacitance model.
• Abstract（参考訳）: 高度なプロセス技術の下で集積回路の設計において、正確な容量抽出がますます重要になっている。 このパターンマッチングベースのフルチップ抽出手法は高速な計算速度をもたらすが、大きなエラーが発生し、増大する構造パターンの容量モデルを構築するのに手間がかかる。 本研究では,フルチップ容量抽出における2次元(2次元)構造のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースの容量モデル(CNN-Cap)を構築するための有効な手法を提案する。 グリッドに基づく新しいデータ表現により,提案手法は,パターンを可変数の導体でモデル化することができるため,パターンの数を大幅に削減できる。 得られたcnn-capは,空間情報取得におけるresnetアーキテクチャの能力と,提案するトレーニングスキルに基づいて,多層知覚ニューラルネットワークに基づく容量モデルよりも,より汎用性が高い性能を示す。 55nmおよび15nmプロセス技術に関する大規模な実験により、CNN-Capで生成された全容量の誤差は1.3%以内であり、生成した結合容量の誤差は99.5%以上の確率で10%未満であることが示された。 CNN-CapはGPUサーバ上で2次元フィールドソルバよりも4000倍高速に動作し、ルックアップテーブルベースの容量モデルと比較して無視可能なメモリを消費する。

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