DNN-Based Optimization to Significantly Speed Up and Increase the Accuracy of Electronic Circuit Design
Notice bibliographique
Résumé
Efficient design and optimization of flip-flops can significantly affect overall circuit performance as they have many applications in digital systems which can impact the overall power consumption and timings of the emerging system on chips (SOCs). In this paper, modeling, design, and optimization of transmission gate-based master-slave positive-edge-triggered flip-flop (TGFF) in 16 nm complementary metal-oxide semiconductor (CMOS) is proposed. The proposed deep neural network (DNN)-based optimization method first generates an accurate model for different performance metrics by using the training data obtained from transistor-level models which are over 100 times faster than them. Then, these accurate DNN-based models are used to optimize design goals such as dynamic and static power, setup time, and propagation delay (Data to Output). Using these fast, accurate models significantly speed up the design procedure and leads to a considerably more optimized design. Additionally, as the DNN is a universal approximator that can catch any nonlinear input-output relationship, the proposed method can be used to optimize circuits for any performance metric, even if no analytical formula is available. Additionally, circuit design based on the proposed method is automated which, facilitates the tasks of circuit designers.
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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 | 0,000 | 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 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 ».