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アイテム
深層Q学習を用いたHLS向け最適スケジューリング
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/222135
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2221358adea499-d878-456f-8663-0a4de0660442
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-SLDM22199011.pdf (916.3 kB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-11-04 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 深層Q学習を用いたHLS向け最適スケジューリング | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京都市大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京都市大学 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Tokyo City University | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Tokyo City University | ||||||||||
| 著者名 |
松岡, 尚典
× 松岡, 尚典
× 瀬戸, 謙修
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 高位合成は，LSI の大規模化と複雑化に対処する設計技術として注目されている．その 1 工程であるスケジューリングは，生成される RTL 回路の面積や性能に大きな影響を与える．従来手法では，大規模な DFG に対する最適性低下や処理時間増大が問題になっていた．そこで，強化学習と深層学習を組み合わせたアルゴリズムである深層強化学習，特に深層 Q 学習を用いたスケジューリングアルゴリズムを検討する． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA11451459 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告システムとLSIの設計技術（SLDM） 巻 2022-SLDM-199, 号 11, p. 1-4, 発行日 2022-11-04 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8639 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
