論文の概要: GOALPlace: Begin with the End in Mind
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04579v1
- Date: Fri, 5 Jul 2024 15:16:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 13:01:09.260222
- Title: GOALPlace: Begin with the End in Mind
- Title（参考訳）: GOALPlace: 心の中で終わりを告げる
- Authors: Anthony Agnesina, Rongjian Liang, Geraldo Pradipta, Anand Rajaram, Haoxing Ren,
- Abstract要約: GOALPlaceは、細胞密度を制御することで、配置の混雑を改善するための新しい学習ベースのアプローチである。
提案手法は,EDAツールのポストルート最適化結果から効率よく学習し,実験的なベイズ手法を用いて,この目標/目標を特定のプレースラーの解に適用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6540112525577089
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Co-optimizing placement with congestion is integral to achieving high-quality designs. This paper presents GOALPlace, a new learning-based general approach to improving placement congestion by controlling cell density. Our method efficiently learns from an EDA tool's post-route optimized results and uses an empirical Bayes technique to adapt this goal/target to a specific placer's solutions, effectively beginning with the end in mind. It enhances correlation with the long-running heuristics of the tool's router and timing-opt engine -- while solving placement globally without expensive incremental congestion estimation and mitigation methods. A statistical analysis with a new hierarchical netlist clustering establishes the importance of density and the potential for an adequate cell density target across placements. Our experiments show that our method, integrated as a demonstration inside an academic GPU-accelerated global placer, consistently produces macro and standard cell placements of superior or comparable quality to commercial tools. Our empirical Bayes methodology also allows a substantial quality improvement over state-of-the-art academic mixed-size placers, achieving up to 10x fewer design rule check (DRC) violations, a 5% decrease in wirelength, and a 30% and 60% reduction in worst and total negative slack (WNS/TNS).
- Abstract（参考訳）: 渋滞を伴う配置を最適化することは高品質な設計を実現するのに不可欠である。
GOALPlaceは,細胞密度を制御して配置の混雑を改善するための新しい学習手法である。
提案手法は,EDAツールのポストルート最適化結果から効率よく学習し,この目標/目標を特定のプレーヤのソリューションに適応させる実証的ベイズ手法を用いて,効果的に目的を念頭に置いて学習する。
ツールのルータとタイミングオプトエンジンの長時間にわたるヒューリスティックと相関性を高めます。
新しい階層的ネットリストクラスタリングによる統計分析により、配置全体にわたって適切な細胞密度ターゲットの密度とポテンシャルが確立される。
提案手法は,学術的なGPU加速グローバルプレースラーのデモとして統合され,商用ツールに匹敵する品質のマクロおよび標準セルプレースメントを一貫して生成することを示す。
我々の経験的ベイズ手法は、最先端の複合型プレーザーに対して、設計規則チェック(DRC)違反を最大10倍も減らし、ワイヤ長を5%減らし、最悪かつ全負のスラック(WNS/TNS)を30%から60%減らし、大幅な品質改善を可能にします。
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