UT Austin, Princeton University 및 NVIDIA의 연구원들은 "Reinforcement Learning Guided Detail Routing for Custom Circuits"라는 제목의 기술 논문을 발표했습니다.
“이 문서는 맞춤형 라우팅 제약 조건과 산업 설계 규칙을 고려하면서 라우팅 패턴을 최적화하기 위해 심층 강화 학습을 활용하는 맞춤형 회로를 위한 새롭고 상세한 라우팅 프레임워크를 제시합니다. 산업 디자인을 기반으로 한 포괄적인 레이아웃 후 분석은 지정된 제약 조건을 처리하고 승인 품질 라우팅 솔루션을 생성하는 데 있어 우리 프레임워크의 효율성을 보여줍니다.”라고 문서에 나와 있습니다.
찾기 여기에 기술 문서. 2023년 XNUMX월 게시.
Hao Chen, Kai-Chieh Hsu, Walker J. Turner, Po-Hsuan Wei, Keren Zhu, David Z. Pan 및 Haoxing Ren. 2023. 맞춤형 회로를 위한 강화 학습 안내 상세 라우팅. 2023년 물리적 디자인에 관한 국제 심포지엄(ISPD ’23) 진행 중. 컴퓨팅 기계 협회, 뉴욕, 뉴욕, 미국, 26–34. https://doi.org/10.1145/3569052.3571874.
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- 출처: https://semiengineering.com/24225134-2/
