論文の概要: Graph Neural Networks: A Powerful and Versatile Tool for Advancing Design, Reliability, and Security of ICs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16495v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 18:58:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 18:17:05.682286
• Title: Graph Neural Networks: A Powerful and Versatile Tool for Advancing Design, Reliability, and Security of ICs
• Title（参考訳）: Graph Neural Networks: ICの設計、信頼性、セキュリティを向上するための、パワフルでヴァーサタイルなツール
• Authors: Lilas Alrahis, Johann Knechtel, Ozgur Sinanoglu
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ソーシャルネットワークや生物学などに存在する大規模データを学習し、予測するために、最先端のSOTA(State-of-the-art)を推進した。 本稿では,IC設計における課題を解決するため,GNNモデルを調整するための汎用パイプラインを提案する。 GNNフレームワークの概要は、(i)電子設計自動化(EDA)とIC設計全般、(ii)信頼性の高いICの設計、(iii)セキュアなICの分析を網羅している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.999016770345891
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have pushed the state-of-the-art (SOTA) for performance in learning and predicting on large-scale data present in social networks, biology, etc. Since integrated circuits (ICs) can naturally be represented as graphs, there has been a tremendous surge in employing GNNs for machine learning (ML)-based methods for various aspects of IC design. Given this trajectory, there is a timely need to review and discuss some powerful and versatile GNN approaches for advancing IC design. In this paper, we propose a generic pipeline for tailoring GNN models toward solving challenging problems for IC design. We outline promising options for each pipeline element, and we discuss selected and promising works, like leveraging GNNs to break SOTA logic obfuscation. Our comprehensive overview of GNNs frameworks covers (i) electronic design automation (EDA) and IC design in general, (ii) design of reliable ICs, and (iii) design as well as analysis of secure ICs. We provide our overview and related resources also in the GNN4IC hub at https://github.com/DfX-NYUAD/GNN4IC. Finally, we discuss interesting open problems for future research.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ソーシャルネットワークや生物学などに存在する大規模データを学習し、予測するために、最先端のSOTA(State-of-the-art)を推進した。 集積回路(IC)は自然にグラフとして表現できるため、IC設計の様々な面において機械学習(ML)ベースの手法にGNNを使うことが大幅に急増している。 この軌道を考えると、IC設計を進めるための強力で汎用的なGNNアプローチをレビューし、議論する必要がある。 本稿では,IC設計における課題を解決するため,GNNモデルに適した汎用パイプラインを提案する。 我々は,各パイプライン要素に対して有望な選択肢を概説し,選択された,有望な作業について議論する。 gnnsフレームワークの包括的概要 (i)電子設計自動化(eda)及び一般のic設計 (ii)信頼性のあるicの設計及び (iii)セキュアicの分析と同様に設計する。 我々は、GNN4ICハブのhttps://github.com/DfX-NYUAD/GNN4ICにも概要と関連リソースを提供している。 最後に,今後の研究の課題について考察する。

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