NeurIPS 2024|新一代芯片电路逻辑综合,可扩展可解释的神经电路生成框架

NeurIPS 2024|新一代芯片电路逻辑综合,可扩展可解释的神经电路生成框架

💡 原文中文,约5400字,阅读约需13分钟。
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内容提要

AIxiv专栏促进学术交流,报道超过2000篇论文。中科大王杰教授团队与华为合作,提出了一种可生成1200节点规模的神经电路生成框架,提升了芯片设计效率,相关论文发表于NeurIPS 2024。

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关键要点

  • AIxiv专栏促进学术交流,报道超过2000篇论文。

  • 中科大王杰教授团队与华为合作,提出可生成1200节点规模的神经电路生成框架。

  • 该框架提升了芯片设计效率,相关论文发表于NeurIPS 2024。

  • 王治海是中科大硕博连读生,研究方向包括强化学习与芯片设计。

  • 逻辑综合是芯片设计中的关键环节,旨在生成满足功能要求的最优逻辑电路图。

  • 传统方法依赖硬编码启发式规则,易陷入次优解。

  • 新框架为新一代芯片电路逻辑综合工具奠定了基础。

  • 神经网络架构搜索(DNAS)在电路生成中展现潜力,但存在准确性和超参数敏感性问题。

  • 提出的正则化三角形电路网络生成框架(T-Net)解决了DNAS的主要挑战。

  • 实验表明,T-Net能够精确生成多达1200节点规模的电路,性能优于国际逻辑综合竞赛的冠军方案。

  • 多标签数据变换提高了可扩展性,三角形网络结构减小了搜索空间。

  • 正则化损失函数帮助精确生成电路,并结合强化学习优化电路性能。

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