Fugu-MT 論文翻訳(概要): Non-Overlapping Placement of Macro Cells based on Reinforcement Learning in Chip Design

論文の概要: Non-Overlapping Placement of Macro Cells based on Reinforcement Learning in Chip Design

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18499v3
Date: Sun, 29 Sep 2024 09:41:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-08 14:50:05.099766
Title: Non-Overlapping Placement of Macro Cells based on Reinforcement Learning in Chip Design
Title（参考訳）: チップ設計における強化学習に基づくマクロ細胞の非重複配置
Authors: Tao Yu, Peng Gao, Fei Wang, Ru-Yue Yuan,
Abstract要約: 本稿では,強化学習に基づくエンドツーエンド配置手法SRLPlacerを提案する。パブリックベンチマークISPD2005で評価することにより,提案したSRLPlacerはマクロセル間の重複問題を効果的に解決することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.500468654567033
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Due to the increasing complexity of chip design, existing placement methods still have many shortcomings in dealing with macro cells coverage and optimization efficiency. Aiming at the problems of layout overlap, inferior performance, and low optimization efficiency in existing chip design methods, this paper proposes an end-to-end placement method, SRLPlacer, based on reinforcement learning. First, the placement problem is transformed into a Markov decision process by establishing the coupling relationship graph model between macro cells to learn the strategy for optimizing layouts. Secondly, the whole placement process is optimized after integrating the standard cell layout. By assessing on the public benchmark ISPD2005, the proposed SRLPlacer can effectively solve the overlap problem between macro cells while considering routing congestion and shortening the total wire length to ensure routability. Codes are available at https://github.com/zhouyusd/SRLPlacer.
Abstract（参考訳）: チップ設計の複雑さが増大しているため、既存の配置法では、マクロセルのカバレッジと最適化効率に多くの欠点がある。本稿では,既存のチップ設計手法におけるレイアウトの重複,性能の低下,最適化効率の低下といった問題に着目し,強化学習に基づくエンドツーエンド配置手法SRLPlacerを提案する。まず、配置問題をマクロセル間の結合関係グラフモデルを確立することによりマルコフ決定プロセスに変換し、レイアウトの最適化戦略を学ぶ。第2に、標準セルレイアウトを統合した後、配置プロセス全体を最適化する。提案するSRLPlacerは,一般ベンチマークISPD2005に基づいて,混雑のルーティングやワイヤ長さの短縮を考慮しつつ,マクロセル間の重なり合う問題を効果的に解くことができる。コードはhttps://github.com/shuyusd/SRLPlacer.comで公開されている。

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