論文の概要: Deep Representation Learning for Electronic Design Automation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02105v1
• Date: Sun, 04 May 2025 13:18:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.426446
• Title: Deep Representation Learning for Electronic Design Automation
• Title（参考訳）: 電子設計自動化のための深層表現学習
• Authors: Pratik Shrestha, Saran Phatharodom, Alec Aversa, David Blankenship, Zhengfeng Wu, Ioannis Savidis,
• Abstract要約: 表現学習は電子設計自動化(EDA)アルゴリズムによって有効な手法となった。 本稿では,EDAにおける表現学習の適用について検討し,基礎概念を取り上げ,先行研究やケーススタディを分析する。 画像ベースの手法、グラフベースのアプローチ、ハイブリッドマルチモーダルソリューションなどを含む主要な手法を提示し、ルーティング、タイミング、寄生予測における改善について説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Representation learning has become an effective technique utilized by electronic design automation (EDA) algorithms, which leverage the natural representation of workflow elements as images, grids, and graphs. By addressing challenges related to the increasing complexity of circuits and stringent power, performance, and area (PPA) requirements, representation learning facilitates the automatic extraction of meaningful features from complex data formats, including images, grids, and graphs. This paper examines the application of representation learning in EDA, covering foundational concepts and analyzing prior work and case studies on tasks that include timing prediction, routability analysis, and automated placement. Key techniques, including image-based methods, graph-based approaches, and hybrid multimodal solutions, are presented to illustrate the improvements provided in routing, timing, and parasitic prediction. The provided advancements demonstrate the potential of representation learning to enhance efficiency, accuracy, and scalability in current integrated circuit design flows.
• Abstract（参考訳）: 表現学習は、画像、グリッド、グラフといったワークフロー要素の自然な表現を活用する電子設計自動化(EDA)アルゴリズムによって有効な技術となった。 回路の複雑さの増加や、電力、性能、領域(PPA)要件の増大に関連する課題に対処することにより、表現学習は、画像、グリッド、グラフを含む複雑なデータフォーマットから意味のある特徴を自動的に抽出するのに役立つ。 本稿では,EDAにおける表現学習の適用について検討し,基礎概念を網羅し,事前作業の分析を行い,タイミング予測,routability analysis,自動配置を含むタスクのケーススタディについて検討する。 画像ベースの手法、グラフベースのアプローチ、ハイブリッドマルチモーダルソリューションなどを含む主要な手法を提示し、ルーティング、タイミング、寄生予測における改善について説明する。 得られた進歩は、現在の集積回路設計フローにおける効率性、精度、スケーラビリティを高めるための表現学習の可能性を示している。

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