論文の概要: LMM-IR: Large-Scale Netlist-Aware Multimodal Framework for Static IR-Drop Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12581v1
• Date: Sun, 16 Nov 2025 12:53:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:24.390157
• Title: LMM-IR: Large-Scale Netlist-Aware Multimodal Framework for Static IR-Drop Prediction
• Title（参考訳）: LMM-IR:静的IR-Drop予測のための大規模ネットリスト対応マルチモーダルフレームワーク
• Authors: Kai Ma, Zhen Wang, Hongquan He, Qi Xu, Tinghuan Chen, Hao Geng,
• Abstract要約: 大規模ネットリスト変換器(LNT)によるSPICEファイルを効率的に処理する新しい手法を提案する。 私たちの重要なイノベーションは、ネットリストトポロジを3Dポイントクラウド表現として表現し、処理することで、最大数十万から数百万のノードでネットリストの効率的な処理を可能にします。 実験の結果,提案アルゴリズムはICCAD 2023コンテストの優勝チームの中で,最高のF1スコアと最も低いMAEを達成できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.778291616839663
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Static IR drop analysis is a fundamental and critical task in the field of chip design. Nevertheless, this process can be quite time-consuming, potentially requiring several hours. Moreover, addressing IR drop violations frequently demands iterative analysis, thereby causing the computational burden. Therefore, fast and accurate IR drop prediction is vital for reducing the overall time invested in chip design. In this paper, we firstly propose a novel multimodal approach that efficiently processes SPICE files through large-scale netlist transformer (LNT). Our key innovation is representing and processing netlist topology as 3D point cloud representations, enabling efficient handling of netlist with up to hundreds of thousands to millions nodes. All types of data, including netlist files and image data, are encoded into latent space as features and fed into the model for static voltage drop prediction. This enables the integration of data from multiple modalities for complementary predictions. Experimental results demonstrate that our proposed algorithm can achieve the best F1 score and the lowest MAE among the winning teams of the ICCAD 2023 contest and the state-of-the-art algorithms.
• Abstract（参考訳）: 静的IRドロップ分析はチップ設計の分野における基本的かつ重要な課題である。 それでも、このプロセスは非常に時間がかかり、数時間を要する可能性がある。 さらに、IRドロップ違反に対処するためには反復解析が頻繁に必要であり、計算負担が生じる。 したがって、チップ設計に費やした全体の時間を短縮するためには、高速で正確なIRドロップ予測が不可欠である。 本稿では,SPICEファイルを大規模ネットリスト変換器(LNT)で効率的に処理する新しいマルチモーダル手法を提案する。 私たちの重要なイノベーションは、ネットリストトポロジを3Dポイントクラウド表現として表現し、処理することで、最大数十万から数百万のノードでネットリストの効率的な処理を可能にします。 ネットリストファイルや画像データを含むあらゆる種類のデータは、機能として潜在空間にエンコードされ、静的電圧降下予測のためにモデルに入力される。 これにより、補完的な予測のために複数のモダリティからのデータを統合できる。 実験結果から,提案アルゴリズムはICCAD 2023コンテストの優勝チームと最先端アルゴリズムの中で,最良F1スコアと最少MAEを達成可能であることが示された。

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