A Fast Hierarchical Adaptive Analog Routing Algorithm Based on Integer Linear Programming
Notice bibliographique
Résumé
The shrinking design window and high parasitic sensitivity in advanced technologies have imposed special challenges on analog and radio frequency (RF) integrated circuit design. The state-of-the-art analog routing research tends to favor linear programming to achieve various analog constraints, which, although effective, fail to offer high routing efficiency on its own. In this article, we propose a new methodology to address such a deficiency based on integer linear programming (ILP) but without compromising the capability of handling any special constraints for the analog routing problems. Our proposed method supports hierarchical routing, which can divide the entire routing area into multiple small heterogeneous regions where the ILP can efficiently derive routing solutions. Distinct from the conventional methods, our algorithm utilizes adaptive resolutions for various routing regions. For a more congested region, a routing grid with higher resolution is employed, whereas a lower-resolution grid is adopted to a less-crowded routing region. For a large empty space, routing efficiency can be even boosted by creating more routing hierarchy levels. This scheme is especially beneficial to the analog and RF layouts, which are far sparser than their digital counterparts. The experimental results show that our proposed adaptive ILP-based router is much faster than the conventional ones, since it spends much less time in the areas that need no accurate routing anyway. The higher efficiency is demonstrated for large circuits and especially sparse layouts along with promising routing quality in terms of analog constraints.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».