[发明专利]一种基于机器学习的FPGA自动调参优化方法及系统有效
| 申请号： | 202010011177.7 | 申请日： | 2020-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN111241778B | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 徐宁;徐永豪 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/392 | 分类号： | G06F30/392 |
| 代理公司： | 武汉智嘉联合知识产权代理事务所(普通合伙) 42231 | 代理人： | 江慧 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于机器学习的FPGA自动调参优化方法，属于FPGA电路调参技术领域，解决了现有技术中调参效率低下、耗时过长的问题。一种基于机器学习的FPGA自动调参优化方法，在VTR参数空间中随机选取n组参数值组合，利用所述n组参数值组合通过VTR对电路执行综合、布局和布线流程，生成训练数据集，其中，n1；对所述训练数据集进行训练，得到基于电路布线的二分类回归模型；选取参数空间中的参数值组合，利用所述基于电路布线的二分类回归模型，进行电路布线预测，若预测布线成功，则使用该参数值组合，通过VTR对电路执行综合、布局和布线流程，否则，不使用该参数值组合。提高了调参效率，缩短了调参时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 fpga 自动 优化 方法 系统 | ||
【主权项】：
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