PRIMAL: Power Inference using Machine Learning

This paper introduces PRIMAL, a novel learning-based frame-work that enables fast and accurate power estimation for ASIC designs. PRIMAL trains machine learning (ML) models with design verification testbenches for characterizing the power of reusable circuit building blocks. The trained models can t...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings of the 56th Annual Design Automation Conference 2019 s. 1 - 6
Hlavní autoři:	Zhou, Yuan, Ren, Haoxing, Zhang, Yanqing, Keller, Ben, Khailany, Brucek, Zhang, Zhiru
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	ACM 01.06.2019
Témata:	Analytical models Encoding Estimation Integrated circuit modeling Logic gates machine learning Power estimation Registers Solid modeling
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!