Neue Umgebung zur Verbesserung der Schaltungsgestaltung

Routing ist ein wichtiger Schritt beim Design von integrierten Schaltungen, besonders mit den Fortschritten in der Technik. Einfach gesagt, Routing verbindet verschiedene Teile eines Chips. Dieser Prozess kann viel Zeit und Mühe kosten, da es komplexe Regeln gibt, die beachtet werden müssen, und zahlreiche mögliche Wege existieren können. In letzter Zeit haben Techniken aus dem Reinforcement Learning (RL) in diesem Bereich an Aufmerksamkeit gewonnen, da sie vielversprechend sind, wenn es darum geht, die Effizienz und Qualität des Routings zu verbessern.

Allerdings sind viele bestehende Methoden, die Reinforcement Learning nutzen, nicht skalierbar genug für den praktischen Einsatz in den kommerziellen Tools, auf die die Industrie angewiesen ist. Um diese Lücke zu schliessen, wurde eine neue Umgebung vorgeschlagen, die speziell dazu dient, Agenten zu trainieren, die dazu beitragen können, Wege auszuwählen und verschiedene Komponenten effektiver zu verbinden.

#Was ist die neue Umgebung?

Die neue Umgebung wurde entwickelt, um Agenten beim Auswählen und Routing von Verbindungen einfach zu trainieren. Sie ermöglicht es, neue Methoden schnell und effizient zu testen. Diese Umgebung ist benutzerfreundlich, anpassbar und unterstützt mehrere Szenarien, was sie für Forscher und Entwickler zugänglich macht. Sie ist Open-Source, was bedeutet, dass jeder sie nutzen und anpassen kann, um seinen Bedürfnissen gerecht zu werden.

Die Umgebung unterstützt auch das gleichzeitige Ausführen mehrerer Instanzen, was das Testen verschiedener Routing-Strategien beschleunigen kann. Um das Lernen zu erleichtern, wurden zwei spezifische Aufgaben eingerichtet: Net Ordering und Net Routing. Es wurde ein Testfeld geschaffen, um verschiedene Routing-Szenarien zu bewerten, einschliesslich unterschiedlicher Dichten von Verbindungen und verschiedener Regionsgrössen.

#Die Grundlagen des Routings in VLSI

Im Design von Very Large Scale Integration (VLSI) werden Routing-Aufgaben typischerweise in zwei Phasen unterteilt: Global Routing und Detailed Routing. Global Routing konzentriert sich darauf, das gesamte Gebiet in kleinere Abschnitte, die GCells genannt werden, zu unterteilen und grobe Wege für Verbindungen basierend auf vorhergesagtem Traffic zu finden. Im Gegensatz dazu befasst sich Detailed Routing mit der Erstellung präziser Wege, die den Designvorgaben entsprechen und dabei versuchen, die Schaltungs Länge und die Anzahl der Verbindungsstellen zu minimieren.

Traditionelle Methoden für Routing, wie maze-basierte Algorithmen und A*-basierte Suchen, wurden weit verbreitet und sind in kommerzieller Software nach wie vor üblich. Diese Methoden verpassen jedoch oft die Möglichkeit, die breitere Umgebung zu analysieren, und können zu Problemen wie Blockaden und ineffizienten Routen führen, für die zusätzliche Arbeit zur Behebung erforderlich ist.

#Warum Reinforcement Learning für Routing nutzen?

Reinforcement Learning zielt darauf ab, intelligente Agenten zu entwickeln, die mit ihrer Umgebung interagieren können, um komplexe Aufgaben zu bewältigen. Mit den jüngsten Fortschritten im Deep Reinforcement Learning (DRL) ist es möglich geworden, diese Methoden zur Verbesserung der Routing-Prozesse zu nutzen.

Frühere Versuche, RL im Routing anzuwenden, scheiterten jedoch oft an Grösse und Anpassungsfähigkeit an reale Szenarien. Die neu entwickelte Umgebung schliesst diese Lücke, indem sie einen realistischeren Ansatz für das Lernen von Routingverhalten bietet, der für kommerzielle Anwendungen geeignet ist.

#Einrichtung der neuen Umgebung

Die neue Umgebung ist in drei Hauptteile strukturiert:

1. Routing-Engine: Dieses hochgradig angepasste Tool simuliert den Routing-Prozess und ermöglicht das Testen verschiedener Routing-Strategien.

2. Benchmark-Aufgaben: Es gibt eine vielfältige Sammlung von Benchmark-Aufgaben mit unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden, um verschiedene Routing-Algorithmen zu bewerten und zu vergleichen.

3. Dashboard: Diese Komponente hilft, die Routing-Ergebnisse zu visualisieren und wichtige Kennzahlen wie Drahtlänge und die Anzahl der verwendeten Verbindungsstellen zu zeigen.

Mit diesen Teilen können Benutzer effektiv Routing-Strategien erlernen und die Gesamteffizienz des Schaltungsdesigns verbessern.

#Tiefere Einsicht in die Aufgaben

#Aufgabe 1: Net Ordering

Net Ordering bezieht sich darauf, die Reihenfolge festzulegen, in der Netze (Verbindungen) geroutet werden sollen. Die Reihenfolge kann die endgültige Routing-Qualität erheblich beeinflussen. Die Umgebung definiert einen Zustand, der aus verschiedenen Informationsstücken besteht, einschliesslich des Layouts des Routing-Bereichs, der Positionen der Verbindungen und der bereits verarbeiteten Knoten.

Für jeden Schritt im Routing-Prozess erhält ein RL-Agent eine Beobachtung, die den aktuellen Zustand des Routing-Bereichs darstellt. Die Umgebung ist so gestaltet, dass sie komplexe Routing-Strukturen handhaben kann und die Knoten basierend auf ihren Eigenschaften und potenziellen Wegen organisiert.

Die Aktionen des Agenten sind mit der Auswahl des nächsten zu routenden Netzes verbunden. Eine Belohnungsfunktion steuert den Lernprozess, indem sie Feedback basierend auf Kennzahlen wie Drahtlänge und Designregelverletzungen bereitstellt.

#Aufgabe 2: Net Routing

Net Routing ist der nächste Schritt nach der Bestimmung der Net-Reihenfolge. In dieser Phase wird das ausgewählte Netz tatsächlich gemäss vordefinierten Wegen geroutet. Der Routing-Zustand enthält Informationen über das bearbeitete Netz, die aktuelle Position im Weg und die benachbarten Knoten.

Der Agent trifft Entscheidungen basierend auf seiner aktuellen Position und zielt darauf ab, den optimalen Weg zu finden, der die Drahtlängen und andere Kosten minimiert. Diese Aufgabe basiert ebenfalls auf einem punktbasierten System, bei dem der Agent Feedback erhält, basierend darauf, wie gut er in Bezug auf die Routing-Qualität abschneidet.

#Herausforderungen und Einschränkungen

Trotz der Vorteile von Reinforcement Learning bleibt es Herausforderungen. Viele der bestehenden Algorithmen wurden nicht an realen Problemen validiert, was ihre praktische Anwendbarkeit einschränkt. Darüber hinaus wurde Detailed Routing im Kontext dieser Lernansätze noch nicht gründlich erforscht.

Die neue Umgebung zielt darauf ab, einige dieser Probleme anzugehen, indem sie reale Benchmarks und Aufgaben bereitstellt, die die tatsächlichen Routing-Bedürfnisse eng widerspiegeln. Die Verwendung von Open-Source-Tools ermöglicht es Forschern, die Umgebung leicht zuzugreifen und zu experimentieren, was Innovationen in Routing-Strategien fördert.

#Zukünftige Richtungen

In der Zukunft gibt es mehrere spannende Möglichkeiten mit der neuen Umgebung. Dazu gehört das Hinzufügen weiterer Aufgaben für Agenten, um zu lernen, wie z.B. die Analyse des Zugriffs auf Pins und die Vorhersage von Regelverletzungen. Es gibt auch Potenzial für die Entwicklung neuer planungsbasierter Lernmethoden, um die Routing-Effizienz weiter zu steigern.

Darüber hinaus kann die Erhöhung der Vielfalt der Benchmarks aus realen Industrieanwendungen einen reichhaltigeren Trainingsboden für Agenten bieten, was zu besser gestalteten Schaltungen führt. Die fortlaufende Entwicklung neuer Techniken zur Beschleunigung von Trainings- und Validierungsprozessen wird ebenfalls einen erheblichen Einfluss auf die Effektivität von Routing-Strategien haben.

#Fazit

Die Einführung einer neuen Reinforcement-Learning-Umgebung für VLSI-Routing stellt einen bedeutenden Fortschritt in diesem Bereich dar. Indem frühere Einschränkungen angegangen werden und eine robuste Plattform zum Testen und Lernen bereitgestellt wird, eröffnet sie neue Wege für Forschung und Entwicklung im Schaltungsdesign. Das Ziel ist es, bessere Routing-Techniken zu fördern, die letztendlich zu effizienteren und effektiveren integrierten Schaltungen führen.

Während sich das Feld weiterentwickelt, kann die Integration fortschrittlicher Lernmethoden Verbesserungen bringen, die zuvor unerreichbar waren. Diese Umgebung ist erst der Anfang und legt den Grundstein für fortlaufende Innovationen und Entdeckungen im VLSI-Routing.