PowerNet: Transferable Dynamic IR Drop Estimation via Maximum Convolutional Neural Network

IR drop is a fundamental constraint required by almost all chip designs. However, its evaluation usually takes a long time that hinders mitigation techniques for fixing its violations. In this work, we develop a fast dynamic IR drop estimation technique, named PowerNet, based on a convolutional neur...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings of the ASP-DAC ... Asia and South Pacific Design Automation Conference s. 13 - 18
Hlavní autoři:	Xie, Zhiyao, Ren, Haoxing, Khailany, Brucek, Sheng, Ye, Santosh, Santosh, Hu, Jiang, Chen, Yiran
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.01.2020
Témata:	Convolutional neural networks Design automation Machine learning Maximum likelihood estimation Power grids Power system dynamics
ISSN:	2153-697X
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!