論文の概要: DE-HNN: An effective neural model for Circuit Netlist representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00477v3
• Date: Tue, 16 Apr 2024 04:47:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 22:17:00.360988
• Title: DE-HNN: An effective neural model for Circuit Netlist representation
• Title（参考訳）: DE-HNN:回路ネットリスト表現のための効果的なニューラルモデル
• Authors: Zhishang Luo, Truong Son Hy, Puoya Tabaghi, Donghyeon Koh, Michael Defferrard, Elahe Rezaei, Ryan Carey, Rhett Davis, Rajeev Jain, Yusu Wang,
• Abstract要約: 設計者は、ツールの実行よりもはるかに短い時間で、設計に対するフィードバックを提供する高速なツールを望んでいる。 本稿では,方向同変型ハイパーグラフニューラルネットワーク(DE-HNN)を提案する。 我々のDE-HNNは、有向ハイパーグラフに対して自然に、ある置換同変および不変性を満たす任意のノードまたはハイパーエッジ基底関数を普遍的に近似できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.052573941347267
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The run-time for optimization tools used in chip design has grown with the complexity of designs to the point where it can take several days to go through one design cycle which has become a bottleneck. Designers want fast tools that can quickly give feedback on a design. Using the input and output data of the tools from past designs, one can attempt to build a machine learning model that predicts the outcome of a design in significantly shorter time than running the tool. The accuracy of such models is affected by the representation of the design data, which is usually a netlist that describes the elements of the digital circuit and how they are connected. Graph representations for the netlist together with graph neural networks have been investigated for such models. However, the characteristics of netlists pose several challenges for existing graph learning frameworks, due to the large number of nodes and the importance of long-range interactions between nodes. To address these challenges, we represent the netlist as a directed hypergraph and propose a Directional Equivariant Hypergraph Neural Network (DE-HNN) for the effective learning of (directed) hypergraphs. Theoretically, we show that our DE-HNN can universally approximate any node or hyperedge based function that satisfies certain permutation equivariant and invariant properties natural for directed hypergraphs. We compare the proposed DE-HNN with several State-of-the-art (SOTA) machine learning models for (hyper)graphs and netlists, and show that the DE-HNN significantly outperforms them in predicting the outcome of optimized place-and-route tools directly from the input netlists. Our source code and the netlists data used are publicly available at https://github.com/YusuLab/chips.git
• Abstract（参考訳）: チップ設計で使用される最適化ツールのランタイムは、設計の複雑さによって成長し、ボトルネックとなった1つの設計サイクルを通過するのに数日を要した。 設計者は、設計に対して素早くフィードバックを得られる高速なツールを望んでいる。 過去のデザインからのツールの入力と出力データを使用することで、ツールの実行よりもはるかに短い時間で設計結果を予測する機械学習モデルを構築することができる。 このようなモデルの精度は、通常、デジタル回路の要素とそれらがどのように接続されているかを記述したネットリストである設計データの表現に影響される。 グラフニューラルネットワークとともにネットリストのグラフ表現について,そのようなモデルについて検討した。 しかしながら、ネットリストの特徴は、多数のノードとノード間の長距離相互作用の重要性から、既存のグラフ学習フレームワークにいくつかの課題をもたらす。 これらの課題に対処するために、ネットリストを有向ハイパーグラフとして表現し、(直接)ハイパーグラフを効果的に学習するための指向同変ハイパーグラフニューラルネットワーク(DE-HNN)を提案する。 理論的には、我々のDE-HNNは、ある置換同変および有向超グラフに対して自然な不変性を満たす任意のノードまたはハイパーエッジ基底関数を普遍的に近似できることを示す。 提案したDEC-HNNと、(ハイパー)グラフとネットリストのための複数のSOTA(State-of-the-art)機械学習モデルを比較し、DEC-HNNが入力されたネットリストから直接、最適化された場所と経路のツールの結果を予測する上で、それらを著しく上回っていることを示す。 私たちのソースコードと使用するネットリストデータはhttps://github.com/YusuLab/chips.gitで公開されています。

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