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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김준 (인천대학교) 정재용 (인천대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제61권 제2호(통권 제555호)
발행연도
2024.2
수록면
47 - 57 (11page)
DOI
10.5573/ieie.2024.61.2.47

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AGD(Analytic Gradient Descent)알고리즘은 시뮬레이션 모델에 의해 학습된 신경망을 통해 목표 대상에 대하여 분석적인 기울기를 계산하고 최적화할 수 있다. AGD 알고리즘은 여러 분야에 최적화를 진행할 때 유용하게 사용될 수 있다. 특히 EDA(Electronic Design Automation)분야에서 사용되고 있는 딥러닝 모델과 같이 사용할 경우 회로의 성능을 예측하고 높여줄 수 있다. AGD 알고리즘을 적용한 딥러닝 모델의 경우 디지털 회로 설계분야에 많이 사용되고 있는 SynopsysDC와 근접한 성능을 보여주고 있다. 하지만 기존 AGD알고리즘에는 하이퍼파라미터가 튜닝 되지 않았으며 여러 최적화 기법이 적용되지 않았다. 본 논문에서는 AGD알고리즘의 성능을 높일 수 있는 다양한 최적화 기법을 적용했으며 하이퍼파라미터 값들의 조정을 통해 논리게이트의 작동 시간을 단축했다. 성능이 높아진 AGD 알고리즘을 사용하여 디지털 회로의 게이트 사이즈를 조절할 경우 Synopsys DC 기준으로 QoR(quality of result)은 -0.1572%로 기존 AGD논문에 비교하면 0.2828%만큼 상승하였다. 이는 하이퍼파라미터의 튜닝과 알맞은 최적화 기법의 적용이 모델에 어떤 영향을 미치는지 보여주는 지표이다. 본 논문은 하이퍼파라미터 튜닝과 딥러닝 모델에 맞는 최적화 기법이 성능을 높여줄 수 있는 요인이라고 말하고 있다. 또한 성능이 향상된 AGD알고리즘은 최적화가 필요한 여러 분야에서 사용 될 수 있을 것이다.
#Deep learning #Static timing analysis #Attention #Hyperparameter #Optimizer

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Phouc Pham and Jaeyong Chung, "AGD: A Learning-based Optimization Framework for EDA and its Application to Gate Sizing", IN Proc IEEE/ACM. Design Automation Conference (DAC), July 2023 google schola Loshchilov, Ilya, and Frank Hutter. "Decoupled weight decay regularization." arXiv preprint arXiv:1711.05101 (2017) google schola Guo, Zizheng, et al. "A timing engine inspired graph neural network model for pre-routing slack prediction." Proceedings of the 59th ACM/IEEE Design Automation Conference. 2022. google schola Vaswani, Ashish, et al. "Attention is all you need." Advances in neural information processing systems 30 (2017). google schola OpenROAD. Available at https://github.com/TheOpenROAD-Project/OpenROAD (2022/11/18) google schola

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