論文の概要: IR-Aware ECO Timing Optimization Using Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07781v1
• Date: Mon, 12 Feb 2024 16:47:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 13:29:19.740530
• Title: IR-Aware ECO Timing Optimization Using Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習を用いたIR-Aware ECOタイミング最適化
• Authors: Vidya A. Chhabria, Wenjing Jiang and Sachin S. Sapatnekar
• Abstract要約: 本稿では、強化学習(RL)を用いたIR-drop-aware タイミング解析と ECO タイミング最適化を統合する。 物理設計および電力グリッド合成後に動作し、ゲートサイズによるIR滴によるタイミング劣化を補正する。 ラグランジアン緩和(LR)技法を新しいRLフレームワークに組み込んだもので、グラフ畳み込みネットワーク(R-GCN)エージェントを順次サイズし、タイミング違反を修正する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9516048232710865
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Engineering change orders (ECOs) in late stages make minimal design fixes to recover from timing shifts due to excessive IR drops. This paper integrates IR-drop-aware timing analysis and ECO timing optimization using reinforcement learning (RL). The method operates after physical design and power grid synthesis, and rectifies IR-drop-induced timing degradation through gate sizing. It incorporates the Lagrangian relaxation (LR) technique into a novel RL framework, which trains a relational graph convolutional network (R-GCN) agent to sequentially size gates to fix timing violations. The R-GCN agent outperforms a classical LR-only algorithm: in an open 45nm technology, it (a) moves the Pareto front of the delay-area tradeoff curve to the left and (b) saves runtime over the classical method by running fast inference using trained models at iso-quality. The RL model is transferable across timing specifications, and transferable to unseen designs with zero-shot learning or fine tuning.
• Abstract（参考訳）: 工学的な変更順序(ECOs)は、過度のIR降下によるタイミングシフトから回復するために最小限の設計修正を行う。 本稿では、RLを用いたIR-drop-awareタイミング解析とECOタイミング最適化を統合する。 物理設計および電力グリッド合成後に動作し、ゲートサイズによるIR滴によるタイミング劣化を補正する。 ラグランジアン緩和(LR)技法を新しいRLフレームワークに組み込んだもので、リレーショナルグラフ畳み込みネットワーク(R-GCN)エージェントを使用してゲートを逐次サイズし、タイミング違反を修正する。 R-GCNは古典的なLR専用アルゴリズムより優れており、オープンな45nm技術でそれを実現する (a)遅延領域トレードオフ曲線のパレート前方を左に移動させる (b)iso品質でトレーニングされたモデルを使用して高速推論を実行することで、従来のメソッドよりもランタイムを節約する。 RLモデルは、タイミング仕様で転送可能であり、ゼロショット学習や微調整で見えない設計に転送可能である。

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