2023年国際物理デザインシンポジウムのインサイト
集積回路のマクロ配置や物理設計の進展を探る。
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2023年の国際物理設計シンポジウムでは、集積回路に関連する物理設計の最新の進展が探求された。このシンポジウムは、研究者や実務者がこの進化する分野での洞察、発見、直面している課題を共有するためのプラットフォームを提供した。
主な議論のポイント
物理設計は電子回路の開発において重要な役割を果たす。いくつかの重要な側面が含まれる:
マクロ配置:これは、マクロと呼ばれる大きなコンポーネントをチップ上に配置することについて。適切な配置は、チップの全体的な性能、消費電力、面積に影響を与える。
強化学習技術:これらの方法は、経験から学ぶアルゴリズムを使用して、マクロをチップ上にどう配置するかについてより良い決定を下す。
ベンチマーク:これらは、物理設計における異なる技術やツールを比較するための基準点。さまざまな方法の効率性と効果を評価するのに役立つ。
商用ツールとEDA:電子設計自動化(EDA)ツールは設計のワークフローにおいて必要不可欠で、配置やルーティングを含むさまざまな作業の自動化を提供する。
マクロ配置
マクロ配置は物理設計プロセスの重要なステップ。これは、集積回路の機能にとって必須な大きな機能ブロックを位置付けることに焦点を当てている。効果的なマクロ配置は、より良い性能と効率につながる。
初期配置の重要性
マクロの初期配置は、設計の結果に大きな影響を与える。良い出発点は、デザイン全体の質を向上させ、ワイヤーの長さを短縮し、電力効率を改善する。初期配置段階では、グループ化やクラスタリングなど、より効果的なレイアウトを確保するためのさまざまな方法が適用できる。
マクロ配置で使われる技術
マクロ配置に対して適用できるさまざまな技術がある:
シミュレーテッドアニーリング:この方法は、金属のアニーリングプロセスに触発されていて、材料が加熱されてから徐々に冷却される。さまざまな配置を探求し、徐々にそれらを洗練させることで良いレイアウトを見つけるのに役立つ。
フォースダイレクテッド配置:この技術は配置をコンポーネント間の力の相互作用として扱い、重なりを最小限に抑え、コンポーネントを均等にチップ上に分散させることを目標にしている。
強化学習:アルゴリズムが以前の配置の結果を基に改善し、より良い配置の決定をするよう学ぶ、より進んだアプローチ。
技術の比較
さまざまなマクロ配置の技術がその効果を評価するために比較された。その結果は、特に消費電力、効率、および面積利用において性能の違いを示した。
実験設定
異なる配置方法の性能を評価するために実験設定が行われた。これには:
- 複雑性の異なるさまざまなテストケースを使用すること。
- これらのテストケースに各マクロ配置技術を適用すること。
- 結果を比較するために性能データを収集すること。
パフォーマンスメトリック
各技術の効果は、いくつかの重要なメトリクスで測定できる:
総ルーティングワイヤ長:これはどれだけの配線が必要かを示し、短い長さが一般的に良いとされる。
標準セル面積:標準セルにどれだけの面積が使われているかを測定することで、スペース利用の効率を特定するのに役立つ。
総消費電力:このメトリックは設計に必要な電力を示している。通常は消費電力が低い方が好まれる。
タイミングメトリクス:これらのメトリクスは、速度の観点で設計の性能を評価するのに役立つ。
オープンソースの取り組み
コミュニティ内でのコラボレーションを強化するためにオープンソースプロジェクトが立ち上げられた。このイニシアティブは、研究者や実務者が自分の設計、アルゴリズム、発見を共有できるようにする。リソースを一般に公開することで、革新を促進し、物理設計における研究の全体的な質を向上させることを目指している。
オープンソースコラボレーションの利点
オープンソースモデルには、いくつかの利点がある:
- 透明性:方法や結果の明確な文書化がコミュニティ内の信頼を高める。
- 再現性:他の研究者が結果をより簡単に検証できるので、科学研究において重要。
- 集団的改善:一緒に作業することで、貢献者たちが技術を洗練させ、より良い技術につながる。
今後の研究の方向性
シンポジウムでは、マクロ配置と物理設計の課題に対処するための継続的な研究の必要性が強調された。将来の探求のために特定された分野には:
改善されたアルゴリズム:マクロ配置の複雑性をより適切に扱える効率的なアルゴリズムの継続的な開発。
機械学習の統合:機械学習が現在の技術をどのように強化し、よりインテリジェントな配置戦略につながるかを探る。
EDAベンダーとの協力:ベンダーとのパートナーシップを築くことで、学術研究と商業的ニーズを調整し、発見が実世界のアプリケーションに効果的に実装できるようにする。
結論
2023年の国際物理設計シンポジウムでは、集積回路の開発におけるマクロ配置の重要性が強調された。最新技術についての議論、異なる手法の比較、およびオープンソースの取り組みを通じたコラボレーションに焦点を当て、参加者たちはこの分野の将来の進展の基盤を築いた。
マクロ配置の課題を探求し続けることで、業界は設計プロセスを向上させ、現代技術の増大する要求を満たすより効率的でパワフルな電子デバイスを生み出すことができる。協力と革新に対するコミットメントは、電子設計における次の世代のブレークスルーを確実に推進するだろう。
タイトル: Assessment of Reinforcement Learning for Macro Placement
概要: We provide open, transparent implementation and assessment of Google Brain's deep reinforcement learning approach to macro placement and its Circuit Training (CT) implementation in GitHub. We implement in open source key "blackbox" elements of CT, and clarify discrepancies between CT and Nature paper. New testcases on open enablements are developed and released. We assess CT alongside multiple alternative macro placers, with all evaluation flows and related scripts public in GitHub. Our experiments also encompass academic mixed-size placement benchmarks, as well as ablation and stability studies. We comment on the impact of Nature and CT, as well as directions for future research.
著者: Chung-Kuan Cheng, Andrew B. Kahng, Sayak Kundu, Yucheng Wang, Zhiang Wang
最終更新: 2023-03-27 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2302.11014
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2302.11014
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。
参照リンク
- https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- https://www.nature.com/articles/d41586-021-01515-9
- https://statmodeling.stat.columbia.edu/wp-content/uploads/2022/05/MLcontra.pdf
- https://bit.ly/3kK60jB
- https://github.com/openhwgroup/cva6
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- https://github.com/jjcherry56/bsg_fakeram
- https://github.com/The-OpenROAD-Project/asap7
- https://github.com/google/skywater-pdk
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- https://bit.ly/3DxpoH5
- https://github.com/TILOS-AI-Institute/MacroPlacement
- https://bit.ly/3kTHJHT
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