Forscher des Indian Institute of Technology Guwahati haben signifikante Fortschritte im Bereich der Elektronik-Design-Automation (EDA) erzielt, indem sie ein innovatives Machine-Learning (ML)-Framework namens ‘LEAP’ entwickelt haben. Diese hochmoderne Lösung verbessert den Designprozess von integrierten Schaltkreisen (ICs), einem kritischen Bestandteil der 600 Milliarden Dollar schweren Halbleiterindustrie, die moderne elektronische Geräte antreibt. Die Schaffung von ICs basiert stark auf EDA-Software, die hochrangige Designs in ein Herstellungsformat transformiert, das als Grafikdesignsystem (GDS) bekannt ist. Die traditionellen Methoden verwenden oft heuristische Techniken – schnelle Problemslösungsstrategien, die akzeptable Lösungen finden, ohne unbedingt Perfektion zu erreichen. Obwohl diese Ansätze dazu beitragen, die Designqualität und die Laufzeit auszugleichen, liefern sie häufig weniger als ideale Ergebnisse.
Um diese Herausforderungen anzugehen, haben Prof. Chandan Karfa, Associate Professor, und Dr. Sukanta Bhattacharjee, Assistant Professor am Department of Computer Science and Engineering, IIT Guwahati, zusammen mit ihren BTech-Studenten Chandrabhushan Reddy Chigarapally und Harshwardhan Nitin Bhakkad Machine Learning eingesetzt, um die Effizienz im IC-Design zu verbessern. Ihr LEAP-Framework optimiert den Technologiemaß- Prozess innerhalb von EDA. Anstatt Tausende potenzieller Konfigurationen zu bewerten, identifiziert und priorisiert LEAP intelligent die vielversprechendsten Optionen und reduziert die Anzahl der Konfigurationen, die das Zuordnungstool berücksichtigen muss, um über 50%.
LEAP schätzt die Verzögerung für verschiedene Konfigurationen ab und wählt nur die besten zehn Optionen für jeden Knoten im Design aus, im Vergleich zur traditionellen Methode, die ungefähr 250 Konfigurationen auswertet. Dieser zielgerichtete Ansatz optimiert den Workflow und steigert die Gesamteffizienz. In umfangreichen Tests an 21 verschiedenen Designs zeigte das LEAP-Framework eine 50%ige Steigerung der Laufzeit und eine Reduzierung der überprüften Konfigurationen um über 51%.
Diese Forschung hat weltweit Auswirkungen auf die Halbleiterindustrie, die für die Entwicklung elektronischer Geräte wie Smartphones und Computer unerlässlich ist. Durch die Verbesserung des Designprozesses für ICs mithilfe des LEAP-Frameworks können Forscher die Designzeit verkürzen und die Leistung verbessern. Dies führt zu schnelleren, effizienteren elektronischen Geräten mit geringerem Energieverbrauch, was letztendlich Verbrauchern zugute kommt und Innovationen in verschiedenen Technologiesektoren vorantreibt. Die Ergebnisse dieser vielversprechenden Arbeit wurden auf der ACM/IEEE International Conference on Computer-Aided Design (ICCAD 2024) veröffentlicht.