論文の概要: CFIRSTNET: Comprehensive Features for Static IR Drop Estimation with Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12168v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 06:47:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:07:50.587439
• Title: CFIRSTNET: Comprehensive Features for Static IR Drop Estimation with Neural Network
• Title（参考訳）: CFIRSTNET:ニューラルネットワークを用いた静的IRドロップ推定のための包括的特徴
• Authors: Yu-Tung Liu, Yu-Hao Cheng, Shao-Yu Wu, Hung-Ming Chen,
• Abstract要約: ニューラルネットワークフレームワークにおいて、画像ベースとネットリストベースの機能を組み合わせた包括的なソリューションを提案する。 PDNの特徴を抽出し、静的IRドロップ推定を行うために、カスタマイズ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を開発した。 実験結果から,ICCAD CAD Contest 2023におけるIRドロップ推定問題に関して,ベンチマークで最高の品質を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1761323820497656
• License:
• Abstract: IR drop estimation is now considered a first-order metric due to the concern about reliability and performance in modern electronic products. Since traditional solution involves lengthy iteration and simulation flow, how to achieve fast yet accurate estimation has become an essential demand. In this work, with the help of modern AI acceleration techniques, we propose a comprehensive solution to combine both the advantages of image-based and netlist-based features in neural network framework and obtain high-quality IR drop prediction very effectively in modern designs. A customized convolutional neural network (CNN) is developed to extract PDN features and make static IR drop estimations. Trained and evaluated with the open-source dataset, experiment results show that we have obtained the best quality in the benchmark on the problem of IR drop estimation in ICCAD CAD Contest 2023, proving the effectiveness of this important design topic.
• Abstract（参考訳）: 現代の電子製品における信頼性と性能に関する懸念から、IRドロップ推定は1次メートル法とみなされている。 従来のソリューションでは、長いイテレーションとシミュレーションフローが伴うため、高速かつ正確な見積もりを実現する方法が必須の要求となっている。 本研究では、現代のAIアクセラレーション技術の助けを借りて、ニューラルネットワークフレームワークにおける画像ベースとネットリストベースの両方の利点を組み合わせた包括的なソリューションを提案し、モダンデザインにおいて非常に効果的に高品質なIRドロップ予測を得る。 PDNの特徴を抽出し、静的IRドロップ推定を行うために、カスタマイズ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を開発した。 実験結果から,ICCAD CAD Contest 2023におけるIRドロップ推定問題に関して,ベンチマークで最高の品質を得たことが確認された。

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