PPAPlace, 배치 단계서 배선후 타이밍 예측해 최적화

앨버타대 연구진이 매크로 및 스탠다드셀 배치로부터 배선(라우팅) 이후 PPA를 예측하는 'PPAPlace' 기법을 담은 논문을 공개했다. 연구진은 기존 배치 방법이 주로 사용하는 HPWL 지표가 배선 후 타이밍 지표인 WNS·TNS와 상관관계가 거의 없어, 평가된 여섯 개 AI 배치기 모두 계층적 기준선 대비 PPA가 저하됐다고 밝혔다. 이에 연구진은 글로벌 라우팅 이후 단계의 레이블로 학습한 그래프 어텐션·공간 컨볼루션 기반의 예측 모델을 만들어 WNS·TNS 그래디언트를 셀 좌표까지 역전파시켰다. ChiPBench 테스트 회로 5종에서 PPAPlace는 재학습 없이도 평균 WNS와 TNS를 계층적 기준선 대비 각각 22%, 51% 개선했다고 연구진은 설명했다.
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이 글은 원문을 요약한 큐레이션입니다. 제목은 요약에 맞춰 새로 붙였습니다. 수치와 단위는 원문 표기를 유지했습니다. 전체 내용은 원 매체에서 읽어 주세요.원문: Semiconductor Engineering 「Predicting Post-Route PPA from Macro and Standard-Cell Placements (U. of Alberta)」
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