Fugu-MT 論文翻訳(概要): Toward Reinforcement Learning-based Rectilinear Macro Placement Under Human Constraints

論文の概要: Toward Reinforcement Learning-based Rectilinear Macro Placement Under Human Constraints

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03383v1
Date: Fri, 3 Nov 2023 00:09:52 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2023-11-08 18:42:36.868637
Title: Toward Reinforcement Learning-based Rectilinear Macro Placement Under Human Constraints
Title（参考訳）: 強化学習に基づくリクチリニアマクロ配置の人間制約下での展開
Abstract要約: 本研究では,GoogleのCircuit Training (G-CT) が提案するアプローチを利用して,学習ベースのマクロプレーサを提供する手法を提案する。実験の結果,PPA(Power-Performance-Area)測定におけるフレームワークの有効性が示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.512119717297359
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Macro placement is a critical phase in chip design, which becomes more intricate when involving general rectilinear macros and layout areas. Furthermore, macro placement that incorporates human-like constraints, such as design hierarchy and peripheral bias, has the potential to significantly reduce the amount of additional manual labor required from designers. This study proposes a methodology that leverages an approach suggested by Google's Circuit Training (G-CT) to provide a learning-based macro placer that not only supports placing rectilinear cases, but also adheres to crucial human-like design principles. Our experimental results demonstrate the effectiveness of our framework in achieving power-performance-area (PPA) metrics and in obtaining placements of high quality, comparable to those produced with human intervention. Additionally, our methodology shows potential as a generalized model to address diverse macro shapes and layout areas.
Abstract（参考訳）: マクロ配置はチップ設計において重要なフェーズであり、一般的な直線マクロやレイアウト領域を含むとより複雑になる。さらに、設計階層や周辺バイアスといった人間のような制約を組み込んだマクロ配置は、デザイナに必要な手作業の量を大幅に削減する可能性がある。本研究では,googleの回路訓練(g-ct)が提案する手法を活用し,学習に基づくマクロプレーサーを提案する。実験結果は,ppa(power-performance-area)測定値の達成と,ヒトの介入に匹敵する高品質な配置の獲得におけるフレームワークの有効性を示す。さらに,多様なマクロ形状やレイアウト領域に対応する汎用モデルとしての可能性を示す。

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