NVIDIA的研究人员发表了一篇题为“AutoDMP:基于dreamplace的自动宏放置”的新技术论文。
文摘:
“宏观布局是一个至关重要的超大规模集成(VLSI)物理设计问题，它会显著影响设计功率-性能-面积(PPA)指标。本文提出了AutoDMP，这是一种利用DREAMPlace (gpu加速放置器)的方法，可以同时放置宏和标准单元，并使用多目标超参数优化技术进行自动参数调优。因此，我们可以生成高质量的可预测的解决方案，与学术和商业工具生成的基线结果相比，提高学术基准的宏观放置质量。AutoDMP的计算效率也很高，在单个NVIDIA DGX工作站A100上，3小时内优化了包含270万个单元格和320个宏的设计。这项工作展示了将gpu加速算法和ML技术结合起来用于VLSI设计自动化的前景和潜力。”
找到技术纸在这里．Github的材料是在这里NVIDIA的总结是在这里．
Agnesina, Anthony, Puranjay Rajvanshi, Tian Yang, Geraldo Pradipta, Austin Jiao, Ben Keller, Brucek Khailany和haxing Ren。AutoDMP:基于dreamplace的自动宏放置。2023年物理设计国际研讨会论文集，149-157页。2023.
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