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FreePDK45
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LLM驱动的框架自动化芯片设计规则校正
研究人员开发了DRC-Aid，一个自动化芯片布局设计规则违规（DRVs）校正的代理框架。该系统使用大型语言模型（LLM）从预定义的菜单中选择几何编辑，并由确定性规则引擎和内存库指导，以防止冗余探索。在FreePDK45布局上进行评估，DRC-Aid成功修复了约92.5%的DRVs，实现了近乎完全的违规减少。这种LLM驱动的方法在修复准确性方面显著优于随机和启发式方法。
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DBNN 为脑机接口实现准确、低功耗的神经脉冲分类
研究人员开发了一种深度二值化神经网络（DBNN），用于可植入脑机接口的节点内脉冲分类。该 DBNN 系统具有两个二值化隐藏层，通过符号控制累加和按位逻辑实现无乘法器推理。所提出的分类器在合成和体内数据集上实现了 98.7% 的中位数准确率，其 FPGA 原型展示了低延迟和低硬件成本。ASIC 可行性研究表明其硅面积小且工作功耗极低，适合低功耗、可植入的神经接口。
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OpenOpt框架优化SRAM架构和晶体管尺寸
研究人员开发了OpenOpt，一个用于优化SRAM架构和晶体管尺寸的开源框架。该框架利用等效电路模型实现了显著的仿真速度提升，同时保持了读/写延迟和功耗的高精度。该系统集成了各种优化算法，并已证明在静态噪声容限、面积和峰值功耗方面取得了实质性改进。