PreRoutGNNによるオーダー保存パーティションを使用したタイミング予測

Core Concepts

長いタイミングパスでの信号伝播を正確にモデリングするための新しいPreRoutGNNアプローチを提案します。

Abstract

最近の研究では、チップ設計における候補セル配置の品質評価のためにPre-routingタイミング予測が行われています。大規模な産業回路内での長いタイミングパスによる信号減衰と誤差蓄積への対処を目指して、2段階アプローチを提案しています。まず、グローバル回路トレーニングを提案し、次にGCN上でメッセージパッシング用の新しいノード更新スキームを使用して局所時間遅延を残余的にモデリングします。さらに、メモリ消費量を削減しながらトポロジ依存性を維持するオーダー保存パーティションスキームも導入されています。21個の実世界回路で実験が行われ、新しいSOTA R2値0.93が達成されました。

Stats

Experiments on 21 real world circuits achieve a new SOTA R2 of 0.93 for slack prediction. The proposed method significantly reduces the peak GPU memory cost. The model predicts AT as a main task, with slew, net delay and cell delay prediction as auxiliary tasks. Our approach achieves R2uf of 0.93, while the second best method only achieves 0.59. After applying pre-trained graph encoder into TimingGCN, R2uf improves by 29%.

Quotes

"Global view plays a critical role in addressing the signal decay and error accumulation issues." "Our global circuit pre-training can serve as a plug-and-play module for various timing prediction GNN." "We propose our message passing and node updating scheme for long timing paths to mitigate signal decay and error accumulation."

Key Insights Distilled From

PreRoutGNN for Timing Prediction with Order Preserving Partition

by Ruizhe Zhong... at arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00012.pdf

Deeper Inquiries

この研究は他の分野や産業へどのような応用可能性が考えられますか

この研究は、EDA（電子デザイン自動化）分野におけるタイミング予測の手法を改善することで、他の産業や分野への応用可能性が考えられます。例えば、通信業界では回路設計や遅延予測が重要な役割を果たします。この手法を適用することで、通信機器やネットワークデバイスの設計段階でより正確なタイミング予測が可能になります。また、自動車産業でもECU（電子制御ユニット）やセンサーデバイスなどの回路設計においても同様に有用です。

この手法は大規模な回路以外でも有効ですか

この手法は大規模な回路以外でも有効です。理由としては、グラフニューラルネットワーク（GNN）を使用しており、グラフ構造データに対する柔軟性があります。したがって、小規模な回路から始めて拡張しやすく、さまざまな規模の問題に適用できます。さらに、提案されたアプローチはトポロジカル順序情報を活用しているため、「長い時間経路」内部で信号伝播を効果的に捉えることが可能です。

その理由は何ですか

この研究結果から得られる知見は他の機械学習や深層学習関連の課題解決に大きく貢献します。例えば、「global circuit pre-training」というグローバルビューを取り入れた事前学習方法は他の領域でも応用可能です。これは畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）など他のアーキテクチャでも採用されるかもしれません。 また、「residual local learning of signal delay」と「multi-head joint attention for cell modeling」も一般的なシーケンシャルデータ処理問題へ展開可能です。「order preserving graph partition algorithm」も大規模グラフ処理以外でも利益をもたらすかもしれません。 以上ように本研究から得られる洞察力と技術革新は広範囲かつ多岐にわたる分野へ影響力及び価値提供することが期待されます。