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排序:
储能系统技术
储能系统
SiC器件
工商业光伏
★ 5.0
多目标集成电路物理布局优化的分层深度强化学习及拥塞感知奖励塑造
Hierarchical Deep Reinforcement Learning for Multi-Objective Integrated Circuit Physical Layout Optimization With Congestion-Aware Reward Shaping
Haijian Zhang · Yao Ge · Xiuyuan Zhao · Jiyuan Wang · IEEE Access · 2025年1月
随着半导体技术向先进节点演进,集成电路物理布局优化面临关键挑战,传统EDA工具难以同时优化布线拥塞、功耗和时序等多个冲突目标。本文提出一种新型分层深度强化学习框架,采用拥塞感知奖励塑造机制动态平衡探索与利用。
解读: 该深度强化学习优化技术可直接应用于阳光电源SiC功率模块的芯片布局设计。通过多目标优化框架同时优化功率密度、热分布和可靠性,为ST系列储能变流器的新一代高功率密度芯片设计提供AI辅助工具。...