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TOOL · CL_193643 · Aug 11 · 04:00

新型AI模型以更高精度加速3D-IC热仿真

研究人员开发了一个名为自注意力U-Net傅里叶神经算子（SAU-FNO）的新框架，以应对3D集成电路（IC）中热仿真的挑战。这种新方法结合了自注意力和U-Net架构与傅里叶神经算子（FNO），以更好地捕捉长距离依赖关系和局部高频特征。通过采用迁移学习，SAU-FNO可以使用较低保真度的数据进行微调，从而减少对大量高保真数据集的需求并加速训练。实验结果表明，SAU-FNO在热预测方面达到了最先进的精度，并且与传统的有限元方法（FEM）相…