基于强化学习的阈值电压分配漏功耗优化方法研究OACSTPCD
Research on reinforcement learning based leakage power optimization framework(RL-LPO)
随着先进工艺的演进,泄漏功耗在集成电路总功耗中的占比不断增大,已逐渐成为制约电路功耗降低的重要因素之一.在已有的漏功耗优化方法中,基于阈值电压分配的方法具有指数关系的功耗优化效果,并且对已进行的布局布线不产生影响,因而被广泛采用.然而,在商用签核工具中,为了保持伪线性复杂度而限制了底层算法所做的全局搜索,使得难以获得最优结果.本文提出一种基于图神经网络和强化学习的联合优化框架RL-LPO,实现高效的门单元阈值电压分配.在RL-LPO中,采用图神经…查看全部>>
With the evolution of advanced technology,the proportion of leakage power consumption in the total power consumption of in-tegrated circuits continues to increase,which has gradually become one of the important factors restricting the reduction of circuit power consumption.Among the existing leakage power optimization methods,the method based on threshold voltage allocation has an exponen-tial power optimization effect and has no influence on the layout and …查看全部>>
张展华;王家豪;丁文杰;曹鹏
东南大学国家ASIC工程中心,南京 210096东南大学国家ASIC工程中心,南京 210096东南大学国家ASIC工程中心,南京 210096东南大学国家ASIC工程中心,南京 210096
电子信息工程
漏功耗优化阈值电压图神经网络强化学习
leakage power consumption optimizationthreshold voltagegraph neural networkreinforcement learning
《集成电路与嵌入式系统》 2024 (2)
近阈值电路统计时序分析与优化方法研究
57-63,7
国家自然科学基金(62174031).
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