Integer Linear Programming Models for Global Routing
Notice bibliographique
Résumé
Modern integrated circuit design involves the layout of circuits consisting of millions of switching elements or transistors. Due to the sheer complexity of the problem, optimizing the connectivity between transistors is very difficult. The circuit interconnection is the single most important factor in performance criteria such as signal delay, power dissipation, circuit size, and cost. These factors dictate that interconnections, i.e., wires, be made as short as possible. The wire-minimization problem is generally formulated as a sequence of discrete optimization subproblems that are known to be NP-hard. Hence, they can only be solved approximately using meta-heuristics. These methods are computationally expensive and the quality of the solution depends to a great extent on an appropriate choice of starting configuration and modeling techniques. In this paper, new modeling techniques are used to solve the routing problem formulated as an integer programming problem. The main contribution of this paper is a proposed global routing heuristic that combines the wire length, channel congestion, and number of pins in routes to find the best wiring layout of a circuit. By adding information such as channel congestion and the number of pins in each route as well as the wire length, the quality of the solution is improved. In addition, the solutions of the large relaxed linear programming problems are skewed towards a zero-one solution, resulting in faster convergence. The developed LP models in this paper are useful when solving the global routing problem for two reasons; first, the new interior-point algorithms to solve the LP problem are polynomial in time. Second, “near optimal wiring” is obtained in polynomial time without performing randomized rounding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».