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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 674 - 678 (5page)
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This paper presents a new approach to optimize the design of SRAM in embedded memory, utilizing machine learning techniques. Recently, there has been growing interest in utilizing reinforcement learning for circuit design. Thus, this paper proposes a method that applies reinforcement learning to circuit design parameters to automatically find optimal values. Specifically, the proposed approach employs reinforcement learning in a multi-dimensional parameter space to minimize read access time while ensuring the target sensing yield is met.
The experiments were conducted on the ASAP7 PDK with 7nm FinFET technology. The results demonstrate that the Q-learning method reduces computation time by 50% compared to exhaustive search. Furthermore, by utilizing yield fail programming, the optimal value for the fourdimensional parameter was obtained in just 9 hours, reducing the design time by approximately 67.6% compared to the exhaustive search method.
The experiments were conducted on the ASAP7 PDK with 7nm FinFET technology. The results demonstrate that the Q-learning method reduces computation time by 50% compared to exhaustive search. Furthermore, by utilizing yield fail programming, the optimal value for the fourdimensional parameter was obtained in just 9 hours, reducing the design time by approximately 67.6% compared to the exhaustive search method.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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