ASIC Floorplan Automation with Reinforcement Learning

이 게시물은 ASIC 반도체 설계의 Floorplan 자동화 문제를 해결하기 위해 강화 학습을 활용하는 방법에 대해 설명합니다.

주요 내용

• 강화 학습을 통한 매크로 및 표준 셀 배치 최적화
• 네트워크 아키텍처로 그래프 신경망(GNN)과 합성곱 신경망(CNN) 조합 사용
• 상태, 행동, 보상 정의를 통한 에이전트 학습 과정 설명

문제점과 해결 방안

기존의 수작업 배치 방식의 한계를 극복하기 위해, 강화 학습을 통해 일반화된 해결책을 찾는 과정에 중점을 두었습니다.