MACHINE LEARNING BASADO EN LA RED PARA LA PREDECIBILIDAD DEL TIEMPO Y DIAFONÍA DE CIRCUITOS DIGITALES

El diseño de circuitos digitales requiere una temporización precisa que debe tenerse en cuenta desde las primeras etapas de diseño, aunque la predicción precisa del tiempo es muy desafiante debido a la ausencia de información determinada por las etapas posteriores en el flujo de diseño. Este capítulo discute los desafíos en la estimación precisa del tiempo y la diafonía en el diseño de circuitos digitales, así como las soluciones convencionales y las técnicas de aprendizaje automático utilizadas para mejorar la previsibilidad de estos efectos. Se utilizan características globales extraídas de informes de temporización previos al diseño, información de estructura eléctrica y lógica de las celdas y redes relevantes, y la predicción de la red anterior y posterior, seguidamente se aplican motores de aprendizaje automático para entregar resultados de predicción de tiempo y crosstalk. Se presentan cuatro soluciones representativas basadas en redes para la predicción de tiempo y crosstalk, que cubren varios pasos de diseño desde la síntesis de lógica hasta la finalización, los resultados muestran que los enfoques de ML basados en redes tienen un gran potencial para proporcionar predicciones rápidas y precisas. Se concluye que con los enfoques de ML basados en redes pueden proporcionar una solución eficiente y precisa para la predicción de tiempo y crosstalk en el diseño de circuitos digitales. Estos enfoques pueden ser aplicados en diferentes etapas del diseño y pueden mejorar la evaluación y optimización del rendimiento de tiempo y potencia.