論文の概要: DICE: Device-level Integrated Circuits Encoder with Graph Contrastive Pretraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08949v2
• Date: Mon, 19 May 2025 17:23:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 17:08:52.143911
• Title: DICE: Device-level Integrated Circuits Encoder with Graph Contrastive Pretraining
• Title（参考訳）: DICE:Graph Contrastive Pretrainingを用いたデバイスレベル集積回路エンコーダ
• Authors: Sungyoung Lee, Ziyi Wang, Seunggeun Kim, Taekyun Lee, Yao Lai, David Z. Pan,
• Abstract要約: デバイスレベル集積回路(Device-level Integrated Circuits, DICE)は、グラフレベルの予測タスクのための自己教師付き学習を通じて事前訓練された最初のグラフニューラルネットワーク(GNN)である。 DICEは、グラフの対照的な学習に基づくシミュレーションなし事前学習アプローチを採用し、2つの新しいグラフ拡張技術を活用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.36465552486883
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pretraining models with unsupervised graph representation learning has led to significant advancements in domains such as social network analysis, molecular design, and electronic design automation (EDA). However, prior work in EDA has mainly focused on pretraining models for digital circuits, overlooking analog and mixed-signal circuits. To bridge this gap, we introduce DICE, a Device-level Integrated Circuits Encoder, which is the first graph neural network (GNN) pretrained via self-supervised learning specifically tailored for graph-level prediction tasks in both analog and digital circuits. DICE adopts a simulation-free pretraining approach based on graph contrastive learning, leveraging two novel graph augmentation techniques. Experimental results demonstrate substantial performance improvements across three downstream tasks, highlighting the effectiveness of DICE for both analog and digital circuits. The code is available at github.com/brianlsy98/DICE.
• Abstract（参考訳）: 教師なしグラフ表現学習を用いた事前学習モデルは、ソーシャルネットワーク分析、分子設計、電子設計自動化(EDA)といった分野において大きな進歩をもたらした。 しかし、EDAの以前の研究は主にアナログ回路と混合信号回路を見渡すデジタル回路の事前学習モデルに焦点を当てていた。 このギャップを埋めるために、アナログ回路とデジタル回路の両方でグラフレベルの予測タスクに適した自己教師付き学習によって事前訓練された最初のグラフニューラルネットワーク(GNN)であるデバイスレベル集積回路エンコーダであるDICEを紹介する。 DICEは、グラフの対照的な学習に基づくシミュレーションなし事前学習アプローチを採用し、2つの新しいグラフ拡張技術を活用している。 実験結果から, アナログ回路とディジタル回路の両方におけるDICEの有効性が明らかとなった。 コードはgithub.com/brianlsy98/DICEで入手できる。

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