OpenLS-DGF: Адаптивная открытая платформа для генерации наборов данных в задачах машинного обучения для логического синтеза

OpenLS-DGF: Адаптивная платформа для генерации наборов данных в логическом синтезе

Логический синтез — важный этап проектирования цифровых схем, где высокоуровневые описания преобразуются в детализированные схемы на уровне вентилей. Развитие алгоритмов машинного обучения (МЛ) меняет такие области, как автономное вождение, робототехника и обработка естественного языка. МЛ-методы улучшают логический синтез, включая оптимизацию логики, технологическое картирование и формальную верификацию, что делает процесс быстрее и качественнее.

Проблемы традиционных наборов данных

Традиционные наборы данных, такие как OpenABC-D, созданы для конкретных задач и ограничивают использование в других приложениях МЛ. Они не сохраняют оригинальную информацию в промежуточных файлах, что затрудняет адаптацию для новых задач.

Решение от исследователей

Группа исследователей из Китая разработала OpenLS-DGF — адаптивную платформу для генерации наборов данных, поддерживающую различные задачи машинного обучения в логическом синтезе. Платформа охватывает три основных этапа: булевое представление, оптимизацию логики и технологическое картирование. Процесс включает семь шагов, от генерации исходных файлов до упаковки набора данных.

Этапы генерации набора данных

Процесс генерации создает оптимизированные схемы через связанные шаги. Исходные схемы стандартизируются и оптимизируются, создавая множество вариантов схем в шести форматах. Выходные данные организуются в файлы PyTorch для удобного использования и валидации.

Преимущества OpenLS-D-v1

Набор данных OpenLS-D-v1 включает 966,000 схем, обеспечивая разнообразие для задач машинного обучения. Он предлагает лучшую репрезентацию по сравнению с OpenABC-D, что делает его более подходящим для анализа.

Эксперименты и результаты

Эксперименты с набором данных OpenLS-D-v1 показали высокую точность предсказаний. Методы встраивания узлов, такие как DeepGate, значительно снизили средние ошибки предсказания и время вычислений.

Заключение

OpenLS-DGF поддерживает различные задачи машинного обучения и демонстрирует свой потенциал как универсальный ресурс в логическом синтезе. Платформа и набор данных OpenLS-D-v1 создают надежную основу для будущих исследований и инноваций.

Как использовать ИИ для развития бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), используйте OpenLS-DGF. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и где возможно применение автоматизации.

Шаги для внедрения ИИ

Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, учитывая множество доступных вариантов ИИ.
Внедряйте ИИ постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.