論文の概要: A Thermal Machine Learning Solver For Chip Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04741v1
• Date: Sat, 10 Sep 2022 20:32:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-13 14:00:19.655570
• Title: A Thermal Machine Learning Solver For Chip Simulation
• Title（参考訳）: チップシミュレーションのための熱機械学習ソルバ
• Authors: Rishikesh Ranade, Haiyang He, Jay Pathak, Norman Chang, Akhilesh Kumar, Jimin Wen
• Abstract要約: 本稿では,チップの熱シミュレーションを高速化するための機械学習(ML)ソルバを提案する。 提案手法は、Ansys MAPDLや最新のMLベースラインであるUNetなど、商用の問題解決者に対して検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5592394503914488
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Thermal analysis provides deeper insights into electronic chips behavior under different temperature scenarios and enables faster design exploration. However, obtaining detailed and accurate thermal profile on chip is very time-consuming using FEM or CFD. Therefore, there is an urgent need for speeding up the on-chip thermal solution to address various system scenarios. In this paper, we propose a thermal machine-learning (ML) solver to speed-up thermal simulations of chips. The thermal ML-Solver is an extension of the recent novel approach, CoAEMLSim (Composable Autoencoder Machine Learning Simulator) with modifications to the solution algorithm to handle constant and distributed HTC. The proposed method is validated against commercial solvers, such as Ansys MAPDL, as well as a latest ML baseline, UNet, under different scenarios to demonstrate its enhanced accuracy, scalability, and generalizability.
• Abstract（参考訳）: 熱分析は、異なる温度シナリオ下での電子チップの挙動に関する深い洞察を与え、より高速な設計探索を可能にする。 しかし,FEMやCFDを用いてチップの温度分布を正確に把握するには非常に時間がかかる。 そのため、さまざまなシステムシナリオに対処するために、オンチップのサーマルソリューションをスピードアップする必要がある。 本稿では,チップの熱シミュレーションを高速化するための機械学習(ML)ソルバを提案する。 サーマルmlソルバ(thermal ml-solver)は、最新の新しいアプローチであるcoaemlsim(composable autoencoder machine learning simulator)の拡張である。 提案手法は ansys mapdl や最新の ml ベースライン unet といった商用ソルバに対して,異なるシナリオで検証することで,精度,スケーラビリティ,一般化性の向上を実証する。

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