And-Inverter Graphs
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CircuitGate 通过功能建模推动 AI 在逻辑综合领域的进步
研究人员开发了 CircuitGate，这是一个用于学习与非图 (AIG) 表示的新颖框架，其分析超越了传统的门级分析。这种新方法通过显式编码全局初级输入支持并对扇入之间的重收敛进行建模，结合了受逻辑启发的布尔约束以实现功能一致性，从而专注于电路级功能建模。在 ForgeEDA、EPFL 和 ITC'99 等基准测试上的评估表明，CircuitGate 在等效门识别和信号概率预测等任务上优于现有方法，证明了其在捕获电路级功能依赖性方面的有效性。
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LevelSyn 使用 GNN 进行物理感知逻辑综合，改进 IC 设计
研究人员开发了 LevelSyn，一个用于物理感知逻辑综合的新框架，该框架使用异步图神经网络 (GNN) 来改进集成电路中逻辑和物理设计的集成。该方法捕获与非图 (AIG) 的结构和方向语义，以高保真度预测门坐标。LevelSyn 将这些空间洞察集成到 Berkeley ABC 框架中，在功耗降低、时序延迟和设计规则检查违规次数急剧减少方面取得了显著改进。
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新方法使用与非门图进行可扩展硬件木马检测
研究人员开发了一种新颖的方法，通过将大型片上系统（SoC）设计表示为与非门图（AIGs）来检测其中的硬件木马。该方法利用知识图嵌入来创建电路结构的紧凑、固定大小的表示，从而使复杂性能够与边数成线性扩展。该方法能够跨深度数据通路进行符号学习，以识别指示木马的罕见、不一致的连接，并在实验中展示了实际的可扩展性和木马与良性节点之间的清晰分离。