[发明专利]使用设计和辅助构造的基于监督机器学习的存储器和运行时间预测在审
| 申请号： | 202211063629.1 | 申请日： | 2022-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN115730508A | 公开（公告）日： | 2023-03-03 |
| 发明（设计）人： | S·班纳尔;B·帕尔;A·K·什里瓦斯塔瓦;G·普拉塔普;H·拉马纳亚克 | 申请（专利权）人： | 美商新思科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/398;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 丁君军 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开涉及使用设计和辅助构造的基于监督机器学习的存储器和运行时间预测。本文描述了一种机器学习(ML)模型，其基于从IC设计提取的设计特征和与IC设计相关的辅助特征来预测用于评估集成电路(IC)设计(例如，静态验证)的计算资源需求(例如，存储器和/或运行时间度量)。该模型可以被使用以预测用于IC设计的子块的度量。平台选择器可以选择多个平台中的一个平台，在其上基于(多个)经预测的度量和平台的规范来评估IC设计或IC设计的子块。该模型可以被训练以将从训练IC设计提取的设计特征和与训练IC设计相关的辅助特征的组合与在训练IC设计的评估中使用的计算资源的度量相关，诸如利用基于多线性回归的监督学习技术。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 设计 辅助 构造 基于 监督 机器 学习 存储器 运行 时间 预测 | ||
【主权项】：
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