知道的一切基于机器学习数字电路的设计
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实现机器学习在数字电路设计中,验证、合成、识别、测试和故障检测具有重要的实际意义,由于减少了人工干预的要求。
基于机器学习数字电路设计学等硬约束所需的电气参数和优化设计的区域,电力等。
设计周期使用机器学习算法实现不同位置和路由模式适用于不同的次电流和负责设计中的噪声耦合。
机器学习是成为一个优秀的方式提供可行的见解在广泛的应用于各种行业。推理和智能的机器学习领域展览就像人类的大脑,确保决策过程一样值得信赖的如果一个人这样做。机器学习从一个大的数据集提供了合理的预测。
在不同的应用程序使用机器学习算法、电路设计自动化正受到更多关注。实现机器学习在数字电路设计中,验证、合成、识别、测试和故障检测具有重要的实际意义,它减少了人工干预的必要性。优化数字电路发展,更少的错误是令人鼓舞的机器学习在数字电路设计中的应用。在本文中,我们将探讨基于机器学习数字电路的活动。
应用机器学习在数字电路设计自动化
机器学习是一种很有前途的工具来自动化数字电路设计。机器学习可以取代耗时的,劳动密集型手工电路设计过程与学习算法。应用获得的知识机器学习算法通过实例已经被证明是可行的数字电路设计。
机器学习在数字电路设计中是如何工作的呢?
机器学习学习生成新的电路设计按照电路规格并提供优化电路相比,手工设计。基于机器学习数字电路设计学习硬约束,如所需的电气参数。然后,它学会优化设计领域而言,权力等。
在数字系统设计中,第一步是构建数字逻辑电路图使用互联和基本逻辑门符号。一旦设计完成,电路仿真器的电路图是整合示意图的形式或标准硬件描述语言测试操作和验证电路设计的功能。
机器学习是一种很有前途的平台,可用于自动化数字电路设计验证、测试模式生成和故障检测。所有上述自动化设计阶段,机器学习工具依赖模型来验证电路的行为。起草的数字逻辑电路,可以自动转换成一个有效的格式使用机器学习算法。
学习的例子
基于机器学习数字电路设计的例子能够生成设计方案在下列情况下:
- 当输入/输出示例所需的电路系统提供感兴趣的。
- 当额外的示例学习完善数字电路设计。
- 当学习提供了额外的互不相容的例子。
结果基于实例的机器学习数字电路设计是开发一个模型的描述规范给定的例子和满足给定的电路。
我们将讨论基于机器学习数字电路测试和设计验证在接下来的部分。
基于机器学习在数字电路设计验证和测试
数字设计验证
在数字设计验证,对于每一个错误检测,设计了一个复杂的诊断。然而,有冗余与类似的错误,导致类似的硬件问题,导致反复分析情况。基于机器学习的自动化硬件诊断可以分类不同的缺陷和本地化特定模块受到这些错误的影响。基于机器学习的验证过程,分析了缺陷没有复杂的诊断。
测试
在集成电路设计、集成的快速缩小规模与生产过程相关的复杂性增加,尤其是涉及深亚微米技术。缺陷在纳米技术设备越来越复杂和不可预测,使电路测试和诊断困难。电路测试解决方案导出使用机器学习工具帮助解决数字电路制造的挑战。知识获得的数据集用于机器学习自动化测试生成和故障模拟和提供高效的测试策略。
机器学习在芯片系统(SoC)设计
布局设计的具有挑战性的任务在SoC设计可以简化使用机器学习工具。机器学习算法训练出了模拟和数字次电流在布局的设计自动化。
在机器上优于SoC布局设计自动化、设备分类介绍了生成序列的电路元件。在下一阶段,机器学习算法是有效申请编码电路网络列表。通过培训,实现高精度自动组件位置和路由涉及两个模拟和数字集成电路设计次电流。设计周期使用机器学习算法实现不同位置和路由模式适用于不同的次电流也负责设计中的噪声耦合。
机器学习的应用在数字电路设计中减少人工干预的必要性和设计时间,从而降低上市时间。您可以使用节奏设计数字电路的PCB设计和分析工具。
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