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...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Proceedings of the 56th Annual Design Automation Conference 2019 S. 1 - 6
Hauptverfasser:	Zhou, Yuan, Ren, Haoxing, Zhang, Yanqing, Keller, Ben, Khailany, Brucek, Zhang, Zhiru
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	ACM 01.06.2019
Schlagworte:	Analytical models Encoding Estimation Integrated circuit modeling Logic gates machine learning Power estimation Registers Solid modeling
Online-Zugang:	Volltext
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!