Mark Ren – NVIDIA 技術博客
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Fri, 28 Feb 2025 07:04:11 +0000
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基于 Marco 多 AI 智能體框架的可配置圖形任務求解在芯片設計中的應用
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/configurable-graph-based-task-solving-with-the-marco-multi-ai-agent-framework-for-chip-design/
Tue, 25 Feb 2025 06:55:04 +0000
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芯片和硬件設計因其復雜性和先進的技術而面臨眾多挑戰。這些挑戰導致在合成、驗證、物理設計和可靠性循環期間優化性能、功耗、面積和成本(PPAC)的周轉時間(TAT)更長。 大語言模型(LLMs)已顯示出大規模理解和生成自然語言的出色能力,從而為各種領域帶來許多潛在應用和優勢。成功地將基于 LLMs 的 AI 智能體用于硬件設計,可以大幅減少 TAT,從而縮短產品周期、降低成本、提高設計可靠性,并降低代價高昂的錯誤風險。 圖 1. Marco 框架概述 我們介紹了擬議的 Marco 框架,其中包括基于圖形的任務求解、子任務的智能體配置,以及每個 AI 智能體的實時技能/工具配置。 圖 1 展示了基于動態和靜態可配置圖形的任務求解,可靈活集成芯片設計知識 (例如電路、定時等)。 在任務圖中,每個節點代表一個子任務,
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13033
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AutoDMP 利用 AI 和 GPU 優化芯片設計的宏布局
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/autodmp-optimizes-macro-placement-for-chip-design-with-ai-and-gpus/
Mon, 27 Mar 2023 06:37:27 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=6621
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大多數現代數字芯片以存儲塊或模擬塊的形式集成大量宏,如時鐘生成器。這些宏通常比標準單元大得多,標準單元是數字設計的基本組成部分 宏布局對芯片的外觀有著巨大的影響,直接影響到許多設計指標,如面積和功耗。因此,改進這些宏指令的位置對于優化每個芯片的性能和效率至關重要。 傳統上,設計者會根據歷史悠久的實踐手動放置宏。例如,它們可能出現在樓層平面輪廓的外圍。然而,手動找到最佳宏位置是非常耗時的。考慮到宏布局、標準單元布局以及由此產生的功率、性能和面積( PPA )之間的現代復雜關系,可以改進該過程 最近在改善宏觀布局方面做出的兩項努力是基于強化學習的宏觀布局和宏和標準單元格的并行放置. RL 方法將宏放置問題公式化為一個博弈。游戲代理的動作對應于宏的可能位置。通過采樣許多放置示例,代理學習優化其策略(通常由神經網絡表示),以提高宏放置質量。
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