RL-vezérelt részletes útválasztási keretrendszer speciális egyéni áramkörökhöz

Az UT Austin, a Princeton Egyetem és az NVIDIA kutatói megjelentettek egy műszaki cikket „Reinforcement Learning Guided Detailed Routing for Custom Circuits” címmel.

„Ez a cikk egy új, részletes útválasztási keretrendszert mutat be egyedi áramkörökhöz, amely a mélyen megerősített tanulást hasznosítja az útválasztási minták optimalizálása érdekében, miközben figyelembe veszi az egyéni útválasztási megszorításokat és az ipari tervezési szabályokat. Az ipari formatervezésen alapuló átfogó post-layout elemzések bizonyítják, hogy keretrendszerünk mennyire hatékonyan kezeli a meghatározott korlátokat, és minőségi útválasztási megoldásokat hoz létre” – áll a lapban.

Keresse meg a műszaki papír itt. Közzétéve: 2023. március.

Hao Chen, Kai-Chieh Hsu, Walker J. Turner, Po-Hsuan Wei, Keren Zhu, David Z. Pan és Haoxing Ren. 2023. Megerősítés tanulás, Irányított részletes útválasztás egyedi áramkörökhöz. In Proceedings of the 2023 International Symposium on Physical Design (ISPD '23). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 26–34. https://doi.org/10.1145/3569052.3571874.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoAiStream. Web3 adatintelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• A jövő pénzverése – Adryenn Ashley. Hozzáférés itt.
• Részvények vásárlása és eladása PRE-IPO társaságokban a PREIPO® segítségével. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://semiengineering.com/24225134-2/