3次元VLSIにおけるニューラルネットワークを用いた初期配置手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2003-01-28
• タイトル: 3次元VLSIにおけるニューラルネットワークを用いた初期配置手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Initial Placement Method using Neural Networks in 3 - D VLSI
• 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: 広島工業大学工学部
• 著者所属: 広島工業大学工学部
• 著者所属: 広島工業大学工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Hiroshima Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Hiroshima Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Hiroshima Institute of Technology
• 著者名: 正木, 貴大; 瀬尾, 賢治; 大村道郎
• 著者名(英): Takahiro, Masaki; Kenji, Seo; Michiroh, Ohmura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年の集積回路の大規模化に伴い，３次元VLSIに関する研究が注目を集めている．大規模な集積回路を設計するには，レイアウト設計の自動化が不可欠である．また，LSIの設計自動化に伴う組合せ最適化問題の多くは，NP困難と呼ばれるクラスに属する．このため，問題の規模が大きくなると逐次処理を前提とした列挙法により，最適解を探索することは事実上不可能と考えられる．本研究では，シーケンストリプルで表された３次元VLSIにおけるフロアプランを，ニューラルネットワークを用いて決定する手法を提案する．本稿ではそのアルゴリズムと，比較的小規模なデータについて行った実験結果について述べる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In recent years, the research on 3-D VLSI has been the focus of attention. In order to design large-scale integrated circuits, layout automation is indispensable. Moreover, many of combinatorial optimization problems in the VLSI layout antomation are NP-hard. Therefore, it is impossible to find the optimum solution by the enumeration search based on serial processing when the scale of the problem grows. This paper proposes a 3-D VLSI floorplanning method using Sequence-Triple and neural networks. The experimental results of small-scale data are also described.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11451459
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告システムLSI設計技術（SLDM）; 巻 2003, 号 7(2002-SLDM-108), p. 99-104, 発行日 2003-01-28
• 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