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Entries for the 2023 5th National College Student Integrated Circuit EDA Elite Challenge. SoC chip physical layout static IR drop prediction project based on methods such as image processing and NLP unsupervised learning.

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Lawrence-Leung/YogurtNet

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项目简介

YogurtNet 是参加 2023 年第 5 届全国大学生集成电路 EDA 精英挑战赛的作品,针对行芯(Phlexing)公司的企业命题赛题:基于机器学习的 SoC 电源网络静态压降预测。该项目通过融合类图像处理技术、非监督学习和神经网络技术,实现了对集成电路电源网络静态压降(IR Drop)的精确预测。

技术概述

YogurtNet 系统基于 Python 和 PyTorch 构建,主要技术组件包括:

  • Word2Vec:通过聚类方法,将实例名称映射到名称坐标系中,以支持后续的处理。
  • Pix2Pix:将 17 个通道的原始数据转化为 2 个通道的预测数据,利用成熟的图像转换技术优化数据处理流程。
  • YogurtPyramid:一个自主开发的浅层神经网络,专注于进一步优化和逼近预测结果。

模型训练依赖于五种主流开源芯片的相关数据,并在赛题提供的评价指标上表现出色,在服务器中具体表现为平均 wall time 为 69.94 秒,平均 MAE 值为 5.2784。

成果与荣誉

YogurtNet 在全国总决赛中荣获三等奖,并基于该作品撰写的论文已成功投稿至 2024 第 3 届国际电子与集成电路技术会议(EICT 2024)。引用信息如下:

Liang, L., Xian, Y., Guo, S., & Xie, Z. (2024). YogurtNet: Enhanced machine learning approach for voltage drop prediction. Journal of Physics: Conference Series, 2810(1), 012002. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2810/1/012002

团队成员

  • Lawrence Leung:负责算法设计。
  • Yuxiang Xian (Github 用户:@Silhouette6 ):负责代码框架设计。

仓库内容

  • /code:包含工程主体代码和相应的 README.md 文件,后者提供了软件的使用说明。
  • /cal_metrics:赛题方提供的量化评价工具。
  • /reference_papers:参考文献。
  • design_report.pdf:完整的参赛作品报告。
  • original_contest_problem.pdf:原始赛题全文。
  • defense_presentation.pdf:决赛答辩演示文稿。

环境要求

  • Python 3.8
  • PyTorch 2.0.1

版本信息

当前软件版本:v0.1.0

使用说明

请参考 /code/README.md 中提供的详细说明来配置和运行 YogurtNet。

致谢

特别感谢所有支持我们的人,以及所有为这个项目付出努力的人。我们期待与更多对 EDA 和机器学习感兴趣的朋友交流和合作。

感谢指导老师 Zhuoming Xie 与 Huaien Gao 的指导,以及母校集成电路学院的大力支持。

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