論文の概要: Modeling and Predicting Transistor Aging under Workload Dependency using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04134v1
• Date: Fri, 8 Jul 2022 21:52:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-12 15:23:21.636540
• Title: Modeling and Predicting Transistor Aging under Workload Dependency using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いたワークロード依存下でのトランジスタ老化のモデル化と予測
• Authors: Paul R. Genssler, Hamza E. Barkam, Karthik Pandaram, Mohsen Imani, Hussam Amrouch
• Abstract要約: 物理モデルに再現する機械学習モデルを提案する。 本研究では,ある回路からのデータをトレーニングし,ベンチマーク回路に適用することでモデルを一般化する能力を実証する。 この研究は、ファウントリーと回路設計者の間の広い湾を埋める方向への有望なステップである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.82757480889144
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The pivotal issue of reliability is one of colossal concern for circuit designers. The driving force is transistor aging, dependent on operating voltage and workload. At the design time, it is difficult to estimate close-to-the-edge guardbands that keep aging effects during the lifetime at bay. This is because the foundry does not share its calibrated physics-based models, comprised of highly confidential technology and material parameters. However, the unmonitored yet necessary overestimation of degradation amounts to a performance decline, which could be preventable. Furthermore, these physics-based models are exceptionally computationally complex. The costs of modeling millions of individual transistors at design time can be evidently exorbitant. We propose the revolutionizing prospect of a machine learning model trained to replicate the physics-based model, such that no confidential parameters are disclosed. This effectual workaround is fully accessible to circuit designers for the purposes of design optimization. We demonstrate the models' ability to generalize by training on data from one circuit and applying it successfully to a benchmark circuit. The mean relative error is as low as 1.7%, with a speedup of up to 20X. Circuit designers, for the first time ever, will have ease of access to a high-precision aging model, which is paramount for efficient designs. This work is a promising step in the direction of bridging the wide gulf between the foundry and circuit designers.
• Abstract（参考訳）: 信頼性の重要な問題は回路設計者にとって大きな関心事の一つである。 駆動力はトランジスタの老化であり、動作電圧と負荷に依存する。 設計時点では、生涯を通じて老化効果を維持する近距離ガードバンドを推定することは困難である。 これは、鋳造所が高機密技術と物質パラメータからなる校正された物理モデルを共有していないためである。 しかし、まだ監視されていない劣化の過大評価は性能低下につながり、それが防止される可能性がある。 さらに、これらの物理モデルは非常に複雑である。 数百万のトランジスタを設計時にモデル化するコストは明らかに外因性である。 本稿では、秘密パラメータが開示されないような物理モデルに再現するために訓練された機械学習モデルの革新的展望を提案する。 この効果的な回避策は設計最適化のために回路設計者に完全にアクセス可能である。 本研究では,ある回路からのデータをトレーニングし,ベンチマーク回路に適用することでモデルを一般化する能力を実証する。 平均相対誤差は1.7%まで低く、最高速度は最大20倍である。 回路設計者は、これまで初めて、効率的な設計のための最重要課題である高精度の老化モデルにアクセスしやすくする。 この作業は、ファウントリーと回路設計者の間の広い湾を埋める方向への有望なステップである。

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