論文の概要: HybridNet: Dual-Branch Fusion of Geometrical and Topological Views for VLSI Congestion Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05374v1
• Date: Sun, 7 May 2023 15:02:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 12:58:34.833286
• Title: HybridNet: Dual-Branch Fusion of Geometrical and Topological Views for VLSI Congestion Prediction
• Title（参考訳）: ハイブリッドネット:VLSI混雑予測のための幾何学的・位相的視点のデュアルブランチ融合
• Authors: Yuxiang Zhao, Zhuomin Chai, Yibo Lin, Runsheng Wang, Ru Huang
• Abstract要約: 本稿では,回路のトポロジ的特徴と幾何学的特徴を包含する新しい手法を提案する。 本稿では,各経路に異なるエンコーダ層を配置し,複雑な融合戦略で表現を集約するデュアルブランチネットワークを提案する。 われわれのネットワークであるHybridNetは、セルの幾何学的相互作用を捉えるための単純かつ効果的な方法を提供するだけでなく、ネットリストにおける元のトポロジ的関係も保存する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.6934255257494
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate early congestion prediction can prevent unpleasant surprises at the routing stage, playing a crucial character in assisting designers to iterate faster in VLSI design cycles. In this paper, we introduce a novel strategy to fully incorporate topological and geometrical features of circuits by making several key designs in our network architecture. To be more specific, we construct two individual graphs (geometry-graph, topology-graph) with distinct edge construction schemes according to their unique properties. We then propose a dual-branch network with different encoder layers in each pathway and aggregate representations with a sophisticated fusion strategy. Our network, named HybridNet, not only provides a simple yet effective way to capture the geometric interactions of cells, but also preserves the original topological relationships in the netlist. Experimental results on the ISPD2015 benchmarks show that we achieve an improvement of 10.9% compared to previous methods.
• Abstract（参考訳）: 正確な早期混雑予測は、ルーティングステージでの不快なサプライズを防止し、設計者がvlsi設計サイクルを高速化するのを助ける重要な役割を果たす。 本稿では,回路のトポロジカルな特徴と幾何学的特徴を,ネットワークアーキテクチャの重要な設計手法として取り入れる手法を提案する。 より具体的に言うと、異なるエッジ構成スキームを持つ2つの個別グラフ(ジオメトリグラフ、トポロジーグラフ)を構成する。 次に,各経路に異なるエンコーダ層を持つデュアルブランチネットワークと,高度な融合戦略を持つアグリゲート表現を提案する。 われわれのネットワークであるHybridNetは、セルの幾何学的相互作用を捉えるための単純かつ効果的な方法を提供するだけでなく、ネットリストにおける元のトポロジ的関係も保存する。 ISPD2015ベンチマーク実験の結果,従来の手法と比較して10.9%の改善が得られた。

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