論文の概要: Seeking the Yield Barrier: High-Dimensional SRAM Evaluation Through Optimal Manifold

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15773v1
• Date: Fri, 28 Jul 2023 19:21:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 19:34:52.364796
• Title: Seeking the Yield Barrier: High-Dimensional SRAM Evaluation Through Optimal Manifold
• Title（参考訳）: 収量バリアの探索:最適マニフォールドによる高次元SRAM評価
• Authors: Yanfang Liu, Guohao Dai and Wei W.Xing
• Abstract要約: 最適マニフォールド重要サンプリング(OPTIMIS)と呼ばれる新しい収量推定法を開発した。 OPTIMISは、高次元評価におけるSOTA法よりも3.5倍の効率と3倍の精度で、ロバスト性と整合性を備えた最先端性能を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.258560324501261
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Being able to efficiently obtain an accurate estimate of the failure probability of SRAM components has become a central issue as model circuits shrink their scale to submicrometer with advanced technology nodes. In this work, we revisit the classic norm minimization method. We then generalize it with infinite components and derive the novel optimal manifold concept, which bridges the surrogate-based and importance sampling (IS) yield estimation methods. We then derive a sub-optimal manifold, optimal hypersphere, which leads to an efficient sampling method being aware of the failure boundary called onion sampling. Finally, we use a neural coupling flow (which learns from samples like a surrogate model) as the IS proposal distribution. These combinations give rise to a novel yield estimation method, named Optimal Manifold Important Sampling (OPTIMIS), which keeps the advantages of the surrogate and IS methods to deliver state-of-the-art performance with robustness and consistency, with up to 3.5x in efficiency and 3x in accuracy over the best of SOTA methods in High-dimensional SRAM evaluation.
• Abstract（参考訳）: sramコンポーネントの故障確率を効率的に推定できることは、モデル回路が高度な技術ノードを持つサブマイクロメータにスケールを縮小するため、主要な問題となっている。 本研究では,古典的ノルム最小化法を再考する。 次に、それを無限成分で一般化し、サーロゲートベースおよび重要サンプリング(is)の収率推定法を橋渡しする新しい最適多様体の概念を導出する。 次に、最適多様体である最適超球面を導出し、オニオンサンプリングと呼ばれる故障境界を認識する効率的なサンプリング手法を導出する。 最後に、IS提案分布としてニューラルカップリングフロー(代理モデルのようなサンプルから学習する)を用いる。 これらの組み合わせは、高次元SRAM評価におけるSOTA法よりも最大3.5倍の効率と3倍の精度で、ロゲート法とIS法の利点を保ちつつ、新しい収率推定法であるOPTIMIS(Optimal Manifold Important Sampling)を生み出している。

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