Core Concepts
그래프 표현 기반 학습 순위 기법을 통해 칩렛 배치 순서를 최적화하여 시스템 온도와 배선 길이를 개선할 수 있다.
Abstract
본 논문은 칩렛 기반 시스템의 배치 순서를 최적화하기 위한 그래프 표현 기반 학습 순위 기법을 제안한다.
주요 내용은 다음과 같다:
칩렛 배치 순서가 최종 배치 결과에 큰 영향을 미치므로, 이를 효과적으로 결정하는 것이 중요한 과제이다.
기존 방식은 단일 기준(칩렛 크기, 연결 수 등)에 따른 내림차순 정렬을 사용했지만, 이는 최적 해를 찾기 어렵다.
본 논문에서는 그래프 신경망과 학습 순위 기법을 결합한 모델을 제안한다. 칩렛 간 연결 관계를 그래프로 표현하고, 다양한 특징을 고려하여 최적 배치 순서를 학습한다.
실험 결과, 제안 기법을 적용하면 기존 방식 대비 최대 10.05% 배선 길이 감소, 1.01% 온도 개선 효과를 얻을 수 있다.
이를 통해 칩렛 기반 시스템 설계 초기 단계에서 배치 순서 결정을 효과적으로 지원할 수 있다.
Stats
칩렛 배치 순서에 따른 온도 변화:
온도 감소 최대 5℃
칩렛 배치 순서에 따른 배선 길이 변화:
배선 길이 감소 최대 27400mm
Quotes
"칩렛 배치 순서는 최종 배치 결과에 큰 영향을 미치므로, 이를 효과적으로 결정하는 것이 중요한 과제이다."
"제안 기법을 적용하면 기존 방식 대비 최대 10.05% 배선 길이 감소, 1.01% 온도 개선 효과를 얻을 수 있다."