Fugu-MT 論文翻訳(概要): Delving into Macro Placement with Reinforcement Learning

論文の概要: Delving into Macro Placement with Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02587v1
Date: Mon, 6 Sep 2021 16:30:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-07 16:54:50.870216
Title: Delving into Macro Placement with Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 強化学習によるマクロ配置への埋め込み
Authors: Zixuan Jiang, Ebrahim Songhori, Shen Wang, Anna Goldie, Azalia Mirhoseini, Joe Jiang, Young-Joon Lee, David Z. Pan
Abstract要約: 強化学習環境に標準セルを配置するために,DREAMPlace をフォース指向方式に置き換える。また,提案手法を他の学術的指標と比較した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.820395730612328
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In physical design, human designers typically place macros via trial and error, which is a Markov decision process. Reinforcement learning (RL) methods have demonstrated superhuman performance on the macro placement. In this paper, we propose an extension to this prior work (Mirhoseini et al., 2020). We first describe the details of the policy and value network architecture. We replace the force-directed method with DREAMPlace for placing standard cells in the RL environment. We also compare our improved method with other academic placers on public benchmarks.
Abstract（参考訳）: 物理的設計において、人間設計者は、通常、試行錯誤によってマクロを配置する。強化学習(RL)法はマクロ配置において超人的性能を示す。本稿では,この先行研究への拡張を提案する(mirhoseini et al., 2020)。まず、ポリシーとバリューネットワークアーキテクチャの詳細を説明します。本手法は,標準セルをrl環境に配置するためのドリームプレイスに置き換える。また,提案手法を他の学術的指標と比較した。

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