3次元VLSIにおけるニューラルネットワークを用いた初期配置手法
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概要
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近年の集積回路の大規模化に伴い,3次元VLSIに関する研究が注目を集めている.大規模な集積回路を設計するには,レイアウト設計の自動化が不可欠である.また、LSIの設計自動化に伴う組合せ最適化問題の多くは,NP困難と呼ばれるクラスに属する.このため,問題の規模が大きくなると逐次処理を前提とした列挙法により,最適解を探索することは事実上不可能と考えられる.本研究では,シーケンストリプルで表された3次元VLSIにおけるフロアプランを,ニューラルネットワークを用いて決定する手法を提案する.本稿ではそのアルゴリズムと,比較的小規模なデータについて行った実験結果について述べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-01-22
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