Late Breaking Results: Parallelizing Net Routing with cGANs

Obstacle-avoiding multiterminal net routing approach is proposed. The approach is inspired by deep learning image processing. The key idea is based on training a conditional generative adversarial network (cGAN) to interpret a routing task as a graphical bitmap and consequently map it to an optimal...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2021 58th ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC) s. 1372 - 1373
Hlavní autoři:	Utyamishev, Dmitry, Partin-Vaisband, Inna
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 05.12.2021
Témata:	Benchmark testing cGAN Deep learning Design automation generative models GPU Graphics processing units Imaging inpainting multiterminal Net routing neural network Training Very large scale integration
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!