論文の概要: Deep-Learning-Based Pre-Layout Parasitic Capacitance Prediction on SRAM Designs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06549v1
• Date: Wed, 09 Jul 2025 05:05:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-10 17:37:43.476404
• Title: Deep-Learning-Based Pre-Layout Parasitic Capacitance Prediction on SRAM Designs
• Title（参考訳）: SRAM設計におけるDeep-Learning-based Pre-Layout Parasitic Capacitance Prediction
• Authors: Shan Shen, Dingcheng Yang, Yuyang Xie, Chunyan Pei, Wenjian Yu, Bei Yu,
• Abstract要約: 寄生的効果は前回路シミュレーションと後回路シミュレーションの間に顕著な相違を引き起こす。 本研究では,これらの寄生虫を事前の段階で正確に予測する深層学習に基づく2段階モデルを提案する。 提案手法は, 寄生虫予測における最先端モデルを上回る誤差を最大19倍削減するだけでなく, シミュレーション処理を最大598倍高速化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.27264052919753
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To achieve higher system energy efficiency, SRAM in SoCs is often customized. The parasitic effects cause notable discrepancies between pre-layout and post-layout circuit simulations, leading to difficulty in converging design parameters and excessive design iterations. Is it possible to well predict the parasitics based on the pre-layout circuit, so as to perform parasitic-aware pre-layout simulation? In this work, we propose a deep-learning-based 2-stage model to accurately predict these parasitics in pre-layout stages. The model combines a Graph Neural Network (GNN) classifier and Multi-Layer Perceptron (MLP) regressors, effectively managing class imbalance of the net parasitics in SRAM circuits. We also employ Focal Loss to mitigate the impact of abundant internal net samples and integrate subcircuit information into the graph to abstract the hierarchical structure of schematics. Experiments on 4 real SRAM designs show that our approach not only surpasses the state-of-the-art model in parasitic prediction by a maximum of 19X reduction of error but also significantly boosts the simulation process by up to 598X speedup.
• Abstract（参考訳）: システムエネルギー効率を高めるために、SoCのSRAMはカスタマイズされることが多い。 寄生的効果は、プレレイアウトとポストレイアウトの回路シミュレーションの間に顕著な相違を引き起こし、設計パラメータの収束と過剰な設計反復が困難となる。 プリレイアウト回路に基づいて寄生虫を適切に予測し、プリレイアウトシミュレーションを実行することは可能か? 本研究では,これらの寄生虫をレイアウト前の段階で正確に予測する深層学習に基づく2段階モデルを提案する。 このモデルは、グラフニューラルネットワーク(GNN)分類器とマルチ層パーセプトロン(MLP)回帰器を組み合わせて、SRAM回路におけるネット寄生虫類のクラス不均衡を効果的に管理する。 また、Focal Lossを用いて、豊富な内部ネットサンプルの影響を緩和し、グラフにサブ回路情報を統合することにより、スキーマの階層構造を抽象化する。 4つの実SRAM設計実験から,本手法は寄生的予測において,最大19倍の誤差削減で最先端モデルを上回るだけでなく,最大598倍の高速化でシミュレーションプロセスを大幅に向上させることが示された。

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