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强化学习优化VLSI芯片供电网络
研究人员开发了一个强化学习框架，用于优化超大规模集成（VLSI）芯片中的供电网络（PDN）。这种新方法使用感知工作负载的功耗轨迹来调整PDN资源分配，在保持完整性约束的同时，将平均归一化PDN面积减少了47%。该强化学习代理，特别是深度Q网络，实现了与模拟退火相当的优化质量，但速度显著更快，优化完成速度大约快26倍。
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新的贝叶斯MCTS框架增强了半导体可靠性测试
研究人员开发了一种用于半导体可靠性鉴定的自适应序贯测试规划的新框架。该方法使用贝叶斯蒙特卡洛树搜索（MCTS-SA）结合扩展卡尔曼滤波器（EKF）来管理多种竞争性失效机制。该系统模拟了偏置温度不稳定性、电迁移和时变介电击穿的每设备变异性，优化了应力选择以表征退化，同时避免了灾难性失效。与静态测试计划相比，这种自适应策略表现出显著的优势，在模拟中将表征产量从20%提高到54%以上。