DALI-PD는 물리적 설계(PD) 연구에서 머신러닝(ML)을 가속화하기 위해 합성 레이아웃 히트맵을 생성하는 확장 가능한 프레임워크입니다. 고품질의 대규모 훈련 데이터셋의 부족으로 인해 ML 모델의 일반화 성능이 제한되는 문제를 해결하기 위해, DALI-PD는 확산 모델을 사용하여 초당 빠른 추론을 통해 다양한 레이아웃 히트맵(전력, IR 드롭, 혼잡, 매크로 배치, 셀 밀도 맵 포함)을 생성합니다. 20,000개 이상의 다양한 매크로 개수 및 배치를 가진 레이아웃 구성으로 구성된 데이터셋을 생성하여, 실제 레이아웃과 유사한 히트맵을 제공하고 IR 드롭이나 혼잡 예측과 같은 후속 ML 작업의 정확도를 향상시킵니다.
