Fogging-Effect-Aware Mixed-Signal IC Placement with Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
Electron beam lithography (EBL) has been consolidated as one of the most common techniques for patterning at the nanoscale, especially below 22nm dimensions, thanks to its cost advantage over extreme ultraviolet lithography (EUL). Fogging effect, which always leads to pattern distortion in layout and in turn causes performance degradation, has been considered as a significant concern for wider adoption of EBL. In this work, we propose a reinforcement learning (RL) placement method that applies deep Q-learning to train a neural network as an agent. Different from the previous RL-based placement works, our proposed method uses a topological representation scheme that can advantageously render smaller search space in comparison to the currently popular absolute-coordinates-based representation (e.g., the state-of-the-art analytical placement method). To more effectively tackle mixed-signal ICs, our method focuses on the sensitive analog devices, which are better protected from potential variations due to fogging effects of other digital/analog portions. The experimental results show that our proposed placer is able to efficiently decrease the fogging effect variation among sensitive transistors in the analog portion up to 92%, while it is 13 times faster than the analytical RL-based placement
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».