| Item type |
Symposium(1) |
| 公開日 |
2021-08-25 |
| タイトル |
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タイトル |
増幅回路のパラメータ最適化における性能指標の事前予測による探索時間短縮 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Processing time reduction with pre-simulation performance prediction in design-parameter optimization |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
アナログ回路 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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滋賀県立大学 |
| 著者所属 |
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滋賀県立大学 |
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滋賀県立大学 |
| 著者所属 |
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滋賀県立大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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The University of Shiga Prefecture |
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en |
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The University of Shiga Prefecture |
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en |
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The University of Shiga Prefecture |
| 著者所属(英) |
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en |
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The University of Shiga Prefecture |
| 著者名 |
山下, 太一
土谷, 亮
井上, 敏之
岸根, 桂路
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
アナログ回路の自動設計はデジタル回路に比べて困難であると考えられている．その理由の一つが考慮すべき性能指標が多く，またそれらには性能要件が定められている点である．ランダムなパラメータの探索ではすべての性能指標が性能要件を満たす確率は低く，ある実験では 0.4% という結果が得られている．性能要件を満たしていないときの回路の特性は探索においてほとんど参考にならない．そこで，性能要件を満たしているかどうかを予測すれば効率的にパラメータ探索が行えると考えた．本論文では，線形分類器によって，性能要件を満たすかどうかを予測する手法を提案した．これにより，探索過程において性能要件を満たしていない回路を評価する割合を最大で65.67%下げられることを確認した． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Design automation of analog circuits is considered to be more difficult than that of digital circuits. One of the reasons is that analog circuits have many performance figures, and efficient design space exploration is difficult. From an experiment, the probability to satisfy a set of performance targets is only 0.4% by a random parameter search. Unsatisfying data has less contribution to design optimization, thus it is a cause of difficulties of design automation. In this paper, we propose to use a linear classifier to predict the circuit performance before circuit simulation. The linear classifier can cut the search space without numerical simulations, thus the proposed method reduce the total processing time. We confirmed that the rate of evaluating circuits without satisfying a target value is reduced by up to 65.67% in searching process. |
| 書誌情報 |
DAシンポジウム2021論文集
巻 2021,
p. 92-98,
発行日 2021-08-25
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-DAS2021018.pdf (2.2 MB)
