研究人员开发了PPAPlace,一个旨在通过优化芯片布局来提升性能、功耗和面积(PPA)的新型AI驱动系统。与侧重于半周长布线长度(HPWL)的传统方法不同,PPAPlace采用双流预测器,结合了图注意力和空间卷积来预测布线后时序指标,如最差负时序裕度(WNS)和总负时序裕度(TNS)。这种方法允许从这些时序指标获得的梯度反馈到布局过程中,与现有基线相比,在WNS和TNS方面取得了显著改进。 AI
影响 这项研究通过提高AI布局工具在预测和优化关键时序指标方面的准确性,有望带来更高效的芯片设计。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍用于芯片布局优化新AI方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- ChipBench
- graph attention network
- half-perimeter wirelength
- PPAPlace
- Projected Gradient Descent
- total negative slack
- worst negative slack
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