基于图形神经网络的强化学习的有效泄漏功率优化框架

  芯片平面图是设计物理的工程任务   计算机芯片的布局。尽管研究了五十年,但芯片平面图还是   违背自动化 ,需要物理设计工程师几个月的努力   生产可制造的布局 。在这里我们提出一个   芯片平面图的深度加固学习方法 。在下   六个小时 ,我们的方法会自动生成优越或   与人类在所有关键指标中生产的人相媲美,包括权力   消费,性能和芯片区域。为了实现这一目标 ,我们构成芯片平面图   作为加强学习问题,并开发基于边缘的图   卷积神经网络体系结构,能够学习丰富和可转移   芯片的表示。结果 ,我们的方法利用过去的经验   在解决问题的新实例方面变得更好,更快,允许芯片   具有比任何人的人造代理人执行的设计   设计师 。我们的方法用于设计下一代Google的   人工智能(AI)加速器 ,有可能节省数千个   每个新一代的人类努力。最后,我们相信更多   强大的AI设计的硬件将推动AI的进步,创建共生   两个字段之间的关系。

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    2025年06月21日
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评论列表(3条)

  • admin的头像
    admin 2025年06月18日

    我是永利号的签约作者“admin”

  • admin
    admin 2025年06月18日

    本文概览:  芯片平面图是设计物理的工程任务   计算机芯片的布局。尽管研究了五十年,但芯片平面图还是   违背自动化,需要物理设计工程师几个月的努力   生产可制造的...

  • admin
    用户061805 2025年06月18日

    文章不错《基于图形神经网络的强化学习的有效泄漏功率优化框架》内容很有帮助