RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Труды института системного программирования РАН // Архив

Труды ИСП РАН, 2023, том 35, выпуск 5, страницы 127–144 (Mi tisp819)

Быстрый анализ статического IR drop эффекта на базе методов машинного обучения

Р. А. Соловьёвa, Д. В. Тельпуховa, Е. Д. Демидовb, И. И. Шафеевa

a Институт проблем проектирования в микроэлектронике РАН
b Национальный исследовательский университет "МИЭТ"

Аннотация: В статье рассматривается решение проблемы быстрого проведения статического анализа падения напряжения с использованием нейронной сети. Рассматривается методика генерации базы данных необходимой для обучения ML-модели. Описывается методика обучения ML-модели для анализа статического IR drop эффекта. Описывается алгоритм получения входных данные для обучения нейронной сети из SPICE представления. Предложенное решение задачи попало в ТОП3 конкурса ICCAD Contest 2023.

Ключевые слова: IR drop эффект, падение напряжения, ML-модель, нейронная сеть, машинное обучение, база данных

DOI: 10.15514/ISPRAS-2023-35(5)-9



© МИАН, 2024