論文の概要: Late Breaking Results: Fast System Technology Co-Optimization Framework for Emerging Technology Based on Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06939v3
• Date: Fri, 25 Oct 2024 05:42:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:34:12.572114
• Title: Late Breaking Results: Fast System Technology Co-Optimization Framework for Emerging Technology Based on Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: 終盤結果:グラフニューラルネットワークに基づく新興技術のための高速システム技術共最適化フレームワーク
• Authors: Tianliang Ma, Guangxi Fan, Xuguang Sun, Zhihui Deng, Kainlu Low, Leilai Shao,
• Abstract要約: 本稿では,次世代IC設計のための高速システム技術協調最適化(STCO)フレームワークを提案する。 我々は、TCADシミュレーションとセルライブラリー評価の両方にグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのアプローチを用いることで、AI技術を用いたSTCOの技術レベルの向上に重点を置いている。 これらの進歩は1.9Xから14.1Xまでのランタイムスピードアップを伴う包括的なSTCOイテレーションを可能にし、新興技術と従来の技術の両方をサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1752969190744922
• License:
• Abstract: This paper proposes a fast system technology co-optimization (STCO) framework that optimizes power, performance, and area (PPA) for next-generation IC design, addressing the challenges and opportunities presented by novel materials and device architectures. We focus on accelerating the technology level of STCO using AI techniques, by employing graph neural network (GNN)-based approaches for both TCAD simulation and cell library characterization, which are interconnected through a unified compact model, collectively achieving over a 100X speedup over traditional methods. These advancements enable comprehensive STCO iterations with runtime speedups ranging from 1.9X to 14.1X and supports both emerging and traditional technologies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,次世代IC設計のための電力,性能,面積(PPA)を最適化する,高速システム技術協調最適化(STCO)フレームワークを提案する。 我々は,TCADシミュレーションとセルライブラリ評価の両方にグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのアプローチを導入し,従来の手法よりも100倍以上の高速化を実現し,STCOの技術レベルを加速することに注力する。 これらの進歩は1.9Xから14.1Xまでのランタイムスピードアップを伴う包括的なSTCOイテレーションを可能にし、新興技術と従来の技術の両方をサポートする。

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