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Enregistrement W6929256966 · doi:10.48336/knkb-rs94

An advanced graph-based placement representation for analog layout design

2023· article· en· W6929256966 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepresentation (politics)Network topologyRedundancy (engineering)Modular designIntegrated circuit layoutComputationAnalogue electronicsElectronic design automationGraphAnalog computer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to complexity and susceptibility of analog layouts towards circuit performance, maturity state of analog integrated circuit (IC) physical design automation has largely lagged behind that of the digital counterpart. Placement is an indispensable stage in the analog IC layout design. It demands effective representations to handle nontrivial analog placement topologies especially in the advanced nanometer technologies. In this thesis, we mainly review the existing placement representations and deepen the research of topological representations for the analog placement design. By leveraging the equivalence between sequence pair (SP) and transitive closure graph (TCG), we propose an SP-driven TCG representation and its associated operations to facilitate the handling of analog placement constraints. To achieve the symmetry-aware placement, we introduce a set of special symmetric-feasible conditions and define an efficient construction mechanism for symmetric placement with the SP-driven TCG representation. A set of SP-driven perturbation operations is also brought forth in this thesis to reduce the algorithmic complexity while satisfying symmetry constraints. Furthermore, a redundancy control scheme among the representation states is developed in order to generate high-performance analog placement with high computation efficiency. Based on the SP-driven TCG representation, we further introduce an Advanced Transitive-Closure-Graph-based placement representation (ATCG). It can effectively and efficiently tackle advanced geometric constraints, which are highly essential for addressing layout dependent effects, thermal effects, and diverse parasitic challenges in the advanced nanometer technologies. ATCG not only inherits all the advantage from both SP and TCG, but also resolve the ambiguous diagonal relationship between any two specified modules. The versatility and flexibility of ATCG can ensure it to accurately control spacing and merging constraints uniquely required by analog layout design. We have implemented our proposed placement methods and tested them with several circuits. Our experimental results demonstrate high efficacy of these proposed representations and the developed operations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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