[发明专利]集成电路设计中的机器学习驱动的预测在审
申请号: | 202080059912.X | 申请日: | 2020-09-08 |
公开(公告)号: | CN114303150A | 公开(公告)日: | 2022-04-08 |
发明(设计)人: | S·纳思;V·卡恩德尔瓦尔;S·昆杜;R·玛米迪 | 申请(专利权)人: | 美商新思科技有限公司 |
主分类号: | G06F30/3947 | 分类号: | G06F30/3947;G06F30/3953;G06F30/396;G06N20/00 |
代理公司: | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人: | 王茂华 |
地址: | 美国加利*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 集成电路设计 中的 机器 学习 驱动 预测 | ||
1.一种方法,包括:
在IC设计流程的第一阶段中,基于训练IC设计集合中的每个训练IC设计,提取IC设计特征的第一集合,以及
在所述IC设计流程的第二阶段中,基于所述训练IC设计集合中的每个训练IC设计,提取IC设计标签的第一集合,其中在所述IC设计流程中,所述IC设计流程的所述第一阶段比所述IC设计流程的所述第二阶段更早出现;以及
由处理器,基于所述IC设计特征的第一集合和所述IC设计标签的第一集合,训练机器学习模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其中所述IC设计流程的所述第一阶段属于所述IC设计流程的前布线部分,所述前布线部分在所述IC设计流程中在全局布线已经被完成之后结束,并且其中所述第二阶段属于所述IC设计流程的后布线部分,所述后布线部分在所述IC设计流程中在轨道分配和详细布线已经被完成之后开始。
3.根据权利要求1所述的方法,其中所述第一阶段属于所述IC设计流程的前时钟网络综合部分,所述前时钟网络综合部分在所述IC设计流程中在后放置优化已经被完成之后结束,并且其中所述第二阶段属于所述IC设计流程的后时钟网络综合部分,所述后时钟网络综合部分在所述IC设计流程中在时钟网络综合已经被完成之后开始。
4.根据权利要求1所述的方法,其中使用训练数据来训练所述机器学习模型以基于所述IC设计特征的第一集合来预测所述IC设计标签的第一集合包括:减少误差项,所述误差项表示IC设计标签的预测集合与所述IC设计标签的第一集合之间的聚合误差。
5.根据权利要求4所述的方法,其中减少所述误差项包括:迭代地修改所述机器学习模型的参数。
6.根据权利要求1所述的方法,其中所述IC设计特征的第一集合包括以下至少一项:组合逻辑云中的逻辑级的计数、所述组合逻辑云中的平均扇出、反相器和缓冲器的计数、具有修改限制的单元的计数、转换违规的计数、聚合网络延迟与聚合单元延迟之间的比率、单元的位置、以及单元的大小。
7.根据权利要求6所述的方法,其中所述IC设计标签的第一集合包括以下至少一项:在时序端点处的到达时间、在所述时序端点处的所需时间、在所述时序端点处的时序松弛、在所述时序端点处的转换、在所述时序端点处的噪声容限、在逻辑门的端子处的到达时间、在所述逻辑门的所述端子处的所需时间、在所述逻辑门的所述端子处的时序松弛、在所述逻辑门的所述端子处的转换、在所述逻辑门的所述端子处的噪声容限。
8.根据权利要求1所述的方法,包括:
在所述IC设计流程的所述第一阶段中,
从给定IC设计提取IC设计特征的第二集合,
使用经训练的所述机器学习模型来基于所述IC设计特征的第二集合预测IC设计标签的第二集合,以及
基于所述IC设计标签的第二集合,对所述给定IC设计执行操作。
9.一种非暂态计算机可读存储介质,所述非暂态计算机可读存储介质存储指令,所述指令在由处理器执行时使所述处理器:
在IC设计流程的第一阶段中,从训练集成电路IC设计集合中的每个训练IC设计提取IC设计特征的第一集合;
在所述IC设计流程的第二阶段中,从所述训练IC设计集合中的每个训练IC设计提取IC设计标签的第一集合,其中所述IC设计流程的所述第二阶段比所述IC设计流程的所述第一阶段更晚出现;以及
基于所述IC设计特征的第一集合和所述IC设计标签的第一集合,训练机器学习模型。
10.根据权利要求9所述的非暂态计算机可读存储介质,其中所述IC设计流程的所述第一阶段属于所述IC设计流程的前布线部分,所述前布线部分在所述IC设计流程中在全局布线已经被完成之后结束,并且其中所述第二阶段属于所述IC设计流程的后布线部分,所述后布线部分在所述IC设计流程中在轨道分配和详细布线已经被完成之后开始。
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