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使用量化预测函数的机器学习电路优化

发明专利有效专利

申请号：
CN201980020869.3
IPC分类号：G06F30/33
申请日期：
2019-01-16
申请人：
辛奥普希斯股份有限公司

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	使用量化预测函数的机器学习电路优化
申请号	CN201980020869.3	申请日期	2019-01-16
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2020-11-06	公开/公告号	CN111902819A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F30/33	IPC分类号	G06F30/33查看分类表>
申请人	辛奥普希斯股份有限公司	申请人地址	美国加利福*** 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	辛奥普希斯股份有限公司	当前权利人	辛奥普希斯股份有限公司
发明人	N·吴
代理机构	上海专利商标事务所有限公司	代理人	侯颖媖;张鑫

摘要

EDA工具使用由常规优化工具生成的量化优化解决方案(训练)数据来训练机器学习优化工具。每个训练数据条目包括输入矢量和相关联的输出矢量，该输入矢量和相关联的输出矢量分别具有由初始(非最优)电路部分和相应的替换(经优化的)电路部分的相关联的操作特性确定的量化分量值，其中在相关联的目标IC设计的优化期间由相应的替换电路部分识别和替换每个初始电路部分。由机器学习优化工具使用所存储的训练数据条目来生成高效的(例如，分段线性的)预测函数。在随后的IC设计的优化期间，针对每个所选择的初始电路部分生成输入矢量，针对输入矢量使用预测函数生成预测的输出矢量，并且随后将预测的输出矢量用于使用最佳拟合方法识别用于相应的所选择的初始电路部分的替换电路部分。

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