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DeepCell es un novedoso marco de aprendizaje de representación de circuitos que integra eficazmente información desde múltiples perspectivas: AIG y listas de redes de PM. Fusiona representaciones de circuitos complementarias de diferentes etapas de diseño en una incrustación unificada y completa mediante la estrategia de Modelado de Circuitos de Máscara (MCM), un enfoque de aprendizaje autosupervisado inspirado en el Modelado de Lenguaje de Máscara. DeepCell es el primer marco diseñado específicamente para el aprendizaje de representación de listas de redes de PM y establece nuevos estándares tanto en precisión de predicción como en calidad de reconstrucción. Demostramos su eficacia práctica aplicando DeepCell a tareas críticas de EDA, como las Órdenes de Cambio de Ingeniería (ECO) funcionales y el mapeo de tecnologías. Amplios resultados experimentales demuestran que mejora significativamente la eficiencia y el rendimiento en comparación con las herramientas de EDA de código abierto de vanguardia existentes.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Presentación del primer marco para el aprendizaje de representaciones de listas de conexiones de PM
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Precisión de predicción mejorada y calidad de reconstrucción
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Mejorar la eficiencia y el rendimiento de las tareas de EDA, como la ECO funcional y el mapeo tecnológico.
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Supera las herramientas EDA de código abierto de última generación existentes
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Limitations:
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El artículo no menciona específicamente Limitations. Podría haber margen para mejoras adicionales mediante futuras investigaciones.
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Se necesitan más investigaciones para determinar si las mejoras de rendimiento para tareas EDA específicas pueden generalizarse a otras tareas.
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Es posible que se requiera información más detallada sobre el conjunto de datos utilizado y la configuración experimental.
