Calligrapher: a new layout-migration engine for hard intellectual property libraries
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Notice bibliographique
Résumé
Modern systems-on-a-chip depend heavily on hard intellectual properties, such as standard cell and datapath libraries. As the foundries accelerate their update of advanced processes with increasingly complex design rules, and the libraries grow in flexibility and size, the cost of library development becomes prohibitively high. Automated layout-migration techniques used today, which are based on layout compaction developed a decade ago, corrupt advanced design considerations by honoring only design rules, and cannot cope with some of the new challenges involved. In this paper, we present a new integer linear programming (ILP)-based layout-migration engine, called calligrapher, and make the following contributions. First, we extend the recently proposed minimum perturbation (MP) metric designed to retain original layout design intentions, while overcoming its shortcoming of biased treatment of layout objects. Second, we propose a new design-rule-constraint algorithm, and prove its linear complexity for the number of constraints generated. Compared with what has been achieved in the literature, the proposed algorithm can significantly reduce the ILP solver time by limiting the constraint size. Third, we propose an iterative migration framework based on the concept of soft constraint. With this framework, two-dimensional compaction quality can be achieved with a runtime comparable to one-dimensional compaction. We demonstrate the effectiveness of calligrapher by migrating the Berkeley low-power libraries, originally developed for the 1.2-/spl mu/m MOSIS process, into TSMC 0.25- and 0.18-/spl mu/m technologies. We show that even for a very compact layout, our metric and the MP metric can make a difference by as much as 20%-45%. We also show that our iterative algorithm can improve the area by 10% on average compared to the traditional technique using the MP metric, and inflates the area by merely 7.5% compared to the traditional technique using minimum-area metric.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle