Fortschritt bei der Chipplatzierung mit Diffusionsmodellen

Die Platzierung von Chips ist ein wichtiger Teil beim Entwerfen von digitalen Schaltungen. Es geht darum, wo man verschiedene Komponenten, die Makros genannt werden, auf einer flachen Oberfläche eines Chips platziert. Dieses Layout ist entscheidend, da es den Energieverbrauch, die Fläche und die allgemeine Effizienz des Chips beeinflusst. Auch wenn es schon Werkzeuge dafür gibt, brauchen die oft menschliche Experten und sind sehr langsam. Hier kommt neue Technologie, besonders Maschinelles Lernen, ins Spiel.

#Warum Chipplatzierung wichtig ist

Wenn man einen Chip erstellt, ist es wichtig, seine Komponenten so anzuordnen, dass man den Energieverbrauch minimiert und die Leistung maximiert. Die Platzierung dieser Komponenten beeinflusst, wie lang die Drähte sind, die sie verbinden, was zu Verzögerungen bei den Signalen führen kann, die durch den Chip laufen. Deshalb ist es so wichtig, die Platzierung richtig zu machen: Sie kann einen Chip schneller und effizienter machen.

#Traditionelle Methoden der Platzierung

Früher haben Designer kommerzielle Tools für die Makro-Platzierung verwendet, wie zum Beispiel Innovus. Diese Werkzeuge verlassen sich auf menschliche Eingaben, um Komponenten anzuordnen, was den Prozess langwierig und teuer macht. Sie arbeiten normalerweise mit Faustregeln und Heuristiken, die nicht immer zu den besten Ergebnissen führen.

#Das Versprechen von maschinellem Lernen

Maschinelles Lernen bietet eine neue Möglichkeit, den Prozess der Chipplatzierung zu verbessern. Anstatt langsame, manuelle Methoden zu nutzen, können Algorithmen des maschinellen Lernens die Platzierungsaufgabe automatisieren. Das könnte zu besseren Platzierungen führen und Zeit und Geld im Designprozess sparen.

Allerdings hängen bestehende Methoden des maschinellen Lernens oft von verstärkendem Lernen ab, was seine eigenen Herausforderungen mit sich bringt. Zum Beispiel benötigt verstärkendes Lernen viele Beispiele, um effektiv zu lernen, was es schwierig macht, sich schnell an neue Designs anzupassen. Zudem können Fehler, die früh im Prozess gemacht werden, schwer korrigiert werden, was zu suboptimalen Layouts führen kann.

#Ein neuer Ansatz mit Diffusionsmodellen

Um diese Herausforderungen anzugehen, stellen wir eine andere Art von Modell vor: Diffusionsmodelle. Diese Modelle können alle Komponenten auf einmal platzieren, anstatt einzeln. Diese gleichzeitige Platzierung kann zu besseren Ergebnissen führen.

Damit unser Diffusionsmodell effektiv funktioniert, haben wir auch eine neue Modellarchitektur entwickelt und einen Weg gefunden, grosse Mengen an Trainingsdaten zu erzeugen. Die Idee ist, das Modell gründlich zu trainieren und es aus einer Vielzahl von Beispielen lernen zu lassen, damit es mit neuen Designs einfach umgehen kann.

#Herausforderungen beim Training

Ein robustes Diffusionsmodell zu erstellen, ist nicht ohne Schwierigkeiten. Ein grosses Problem ist, dass viele der Designs, mit denen wir arbeiten wollen, geschützt sind, was es schwierig macht, genug Daten für das Training zu sammeln. Ausserdem sind viele dieser Designs ziemlich gross, was unser Modell verlangt, schnell und effizient während des Trainingsprozesses zu sein.

#Validierung des Ansatzes

Um zu sehen, ob unser Ansatz funktioniert, haben wir zahlreiche Experimente durchgeführt. Die Ergebnisse zeigten, dass unser Modell die Platzierungsaufgabe effizient bewältigen kann und Ergebnisse erzielt, die gut mit traditionellen Methoden konkurrieren, obwohl unser Modell nicht mit realen Daten trainiert wurde.

#Vergleich verschiedener Methoden

In der Welt der Chipplatzierung wurden verschiedene Ansätze ausprobiert. Im Allgemeinen können wir diese in zwei Gruppen kategorisieren: verstärkende Lernmethoden und generative Modelle.

Verstärkende Lernmethoden, wie sie von einigen grossen Technologieunternehmen entwickelt wurden, können bestimmte Metriken optimieren. Allerdings haben sie oft Schwierigkeiten, sich gut auf verschiedene Designarten zu verallgemeinern. Auf der anderen Seite können generative Methoden, wie unsere, Platzierungen erstellen, ohne die Platzierungen nacheinander anpassen zu müssen.

#Das Ziel

Unser Hauptziel ist es, ein Diffusionsmodell zu entwickeln, das Komponenten effektiv platzieren kann. Wir betrachten die Platzierung als eine Reihe von 2D-Koordinaten für jedes Objekt, wobei die Netlist angibt, wie diese Objekte miteinander verbunden sind.

Um dies zu erreichen, stellen wir die Verbindungen zwischen den Komponenten auf eine einfache Weise dar, was es uns ermöglicht, fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens zu nutzen.

#Erfolgsmessung

Um zu wissen, ob unsere Platzierungen funktionieren, müssen wir deren Legalität und Leistung messen. Die Legalität betrifft, wie leicht eine Platzierung für weitere Aufgaben, wie Routing, verwendet werden kann. Wir schauen auch auf die Drahtlängen, die ein guter Indikator dafür sind, wie gut optimiert die Platzierung ist.

In unserer Arbeit konzentrieren wir uns darauf, dass die Komponenten sich nicht überschneiden und dass sie innerhalb der Grenzen des Chips passen. Ein Legalitätswert von 1 bedeutet, dass alles korrekt platziert ist, ohne Überschneidungen.

#Wie Diffusionsmodelle funktionieren

Diffusionsmodelle arbeiten, indem sie mit Zufallsrauschen beginnen und dieses Rauschen durch mehrere Schritte verfeinern, bis ein klares Bild entsteht. Unsere spezielle Version dieses Modells verwendet eine Methode, die als Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM) bekannt ist.

Während dieses Prozesses wenden wir erlernte Techniken an, um Rauschen zu reduzieren und realistischere Platzierungen zu erstellen. Dieser Ansatz ermöglicht es unserem Modell, mit unterschiedlichen Datenverteilungen zu arbeiten, was seine Flexibilität erhöht.

#Modellgestaltung

Wir haben eine spezielle Architektur für unser Diffusionsmodell entwickelt, die mehrere Elemente umfasst, um die Leistung zu optimieren:

• Verschachtelte Schichten: Wir integrieren graph-neurale Netzwerk-Schichten, um Informationen von benachbarten Komponenten zu erfassen, während wir auch Aufmerksamkeits-Schichten nutzen, um wichtige Verbindungen im Layout nicht zu verlieren.

• MLP-Blöcke: Wir haben kleine Blöcke innerhalb unseres Modells hinzugefügt, um die Leistung zu verbessern, ohne erhebliche Rechenleistung zu benötigen.

• Positionskodierungen: Zusätzlich haben wir die Position des Modells auf dem Chip als Teil seiner Daten eingegeben, was die Genauigkeit der Platzierungen, besonders für kleinere Komponenten, erhöht.

#Strategien zur Datengenerierung

Um unser Modell effektiv zu trainieren, haben wir zwei Hauptstrategien zur Generierung von Trainingsdaten entwickelt.

1. Synthese von Daten: Wir können künstliche Designs erstellen, die sicherstellen, dass sie potenzielle realistische Layouts repräsentieren, ohne auf geschützte Designs angewiesen zu sein. Diese Methode ermöglicht es uns, grosse Datensätze schnell zu produzieren.

2. Nutzung bestehender Werkzeuge: Während wir synthetische Daten generieren, können wir auch branchenspezifische Werkzeuge verwenden, um unsere Ausgaben zu verfeinern. Indem wir nahezu optimale Platzierungen durch diese Werkzeuge erstellen, können wir unser Dataset weiter anreichern.

#Ergebnisse und Leistung

Nachdem wir unsere Modelle trainiert hatten, haben wir sie gegen Standard-Benchmarks bewertet. Die Ergebnisse zeigten, dass unser Modell nicht nur gültige Platzierungen erzeugt, sondern auch eng mit etablierten Methoden konkurriert.

Wir haben beobachtet, dass sich die Leistung unseres Modells erheblich verbessert hat, als wir die Grösse erhöhten. Grössere Schaltungsdesigns waren jedoch eine Herausforderung, was darauf hindeutet, dass wir möglicherweise noch grössere Modelle für komplexere Aufgaben benötigen.

#Vortraining und Feinabstimmung

Um unsere Modelle anpassungsfähiger zu machen, haben wir einen zweistufigen Trainingsprozess verwendet. Zunächst haben wir die Modelle mit kleineren, synthetischen Datensätzen trainiert. Dies gab den Modellen eine solide Grundlage. Danach haben wir die Modelle mit grösseren Datensätzen, entweder synthetisch oder real, feinabgestimmt.

Die Ergebnisse aus diesem Ansatz zeigten, dass unsere Modelle auch dann gute Leistungen erbringen konnten, wenn sie mit Platzierungen konfrontiert wurden, für die sie nicht direkt trainiert worden waren.

#Geführte Stichprobennahme zur Optimierung

Ein weiteres innovatives Feature unseres Modells ist die geführte Stichprobennahme. Damit können wir die Ausgaben an bestimmte Ziele anpassen, wie das Minimieren der Drahtlängen bei gleichzeitiger Einhaltung der Legalität.

Durch die Anwendung dieser Techniken haben wir festgestellt, dass wir die Qualität der von unserem Modell erzeugten Platzierungen erheblich verbessern konnten.

#Testen der Anwendung in der realen Welt

Wir haben unser Modell auch an realen Schaltungsdesigns getestet. Die Ergebnisse zeigten, dass unser Ansatz effektiv war, selbst bei komplexen Layouts.

Wir haben festgestellt, dass unsere Methode nicht nur effiziente Platzierungen erzeugte, sondern auch die Verarbeitungszeit im Vergleich zu bestehenden Methoden einsparte.

#Fazit

Zusammenfassend haben wir einen neuen Ansatz zur Chipplatzierung mithilfe von Diffusionsmodellen entwickelt. Unsere Methoden zeigen vielversprechende Ansätze zur Automatisierung und Optimierung des Platzierungsprozesses im digitalen Schaltungsdesign.

Die Kombination aus unserem fortschrittlichen Modelldesign und innovativen Techniken zur Datengenerierung ermöglicht Ergebnisse, die mit traditionellen Ansätzen konkurrieren.

Wir glauben, dass es noch Raum für Verbesserungen gibt, insbesondere bei der weiteren Optimierung der erzeugten Platzierungen. Unsere Hoffnung ist, dass diese Arbeit andere ermutigt, ähnliche Wege zur Automatisierung und Verfeinerung des Schaltungsdesignprozesses zu erkunden.