論文の概要: Automated Placement of Analog Integrated Circuits using Priority-based Constructive Heuristic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02406v1
- Date: Fri, 18 Oct 2024 07:16:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-10 12:31:16.616071
- Title: Automated Placement of Analog Integrated Circuits using Priority-based Constructive Heuristic
- Title（参考訳）: 優先度に基づく構成的ヒューリスティックを用いたアナログ集積回路の自動配置
- Authors: Josef Grus, Zdeněk Hanzálek,
- Abstract要約: われわれは,いわゆるポケット,合併の可能性,デバイス間のパラメトリジブルな最小距離を必要とする,特定の種類のアナログ配置に注目した。
我々の解は回路の境界ボックスの周長と近似ワイヤ長を最小化する。
本手法は,手作業による設計を伴い,合成された産業事例と実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実物実
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: This paper presents a heuristic approach for solving the placement of Analog and Mixed-Signal Integrated Circuits. Placement is a crucial step in the physical design of integrated circuits. During this step, designers choose the position and variant of each circuit device. We focus on the specific class of analog placement, which requires so-called pockets, their possible merging, and parametrizable minimum distances between devices, which are features mostly omitted in recent research and literature. We formulate the problem using Integer Linear Programming and propose a priority-based constructive heuristic inspired by algorithms for the Facility Layout Problem. Our solution minimizes the perimeter of the circuit's bounding box and the approximated wire length. Multiple variants of the devices with different dimensions are considered. Furthermore, we model constraints crucial for the placement problem, such as symmetry groups and blockage areas. Our outlined improvements make the heuristic suitable to handle complex rules of placement. With a search guided either by a Genetic Algorithm or a Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy, we show the quality of the proposed method on both synthetically generated and real-life industrial instances accompanied by manually created designs. Furthermore, we apply reinforcement learning to control the hyper-parameters of the genetic algorithm. Synthetic instances with more than 200 devices demonstrate that our method can tackle problems more complex than typical industry examples. We also compare our method with results achieved by contemporary state-of-the-art methods on the MCNC dataset, showing that our method is competitive and/or surpasses previous results.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,AnalogとMixed-Signal Integrated Circuitsの配置を解決するためのヒューリスティックなアプローチを提案する。
配置は集積回路の物理設計における重要なステップである。
このステップでは、デザイナは各回路デバイスの位置とバリエーションを選択する。
われわれは, ポケット, マージ可能な, デバイス間のパラメトリジブルな最小距離を必要とする, アナログ配置の特定のクラスに注目し, 主に最近の研究や文献で省略されている特徴について考察する。
Integer Linear Programmingを用いて問題を定式化し,施設レイアウト問題に対するアルゴリズムに着想を得た優先度に基づく建設的ヒューリスティックを提案する。
我々の解は回路の境界ボックスの周長と近似ワイヤ長を最小化する。
異なる次元の装置の複数の変種が考慮されている。
さらに、対称群や閉塞領域などの配置問題に不可欠な制約をモデル化する。
我々の概略した改善は、配置の複雑な規則を扱うのにヒューリスティックに適している。
遺伝的アルゴリズムまたは共分散行列適応進化戦略によって導かれる探索により,手作業で作成した設計を伴って合成された産業事例と実生活事例の両方において,提案手法の質を示す。
さらに,遺伝的アルゴリズムのハイパーパラメータ制御に強化学習を適用した。
200以上のデバイスを持つ合成インスタンスは、我々の手法が典型的な産業事例よりも複雑な問題に対処できることを実証している。
また, MCNCデータセット上での現代的最先端手法による結果と比較し, 提案手法が競争力を持ち, 先行結果を上回っていることを示す。
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