• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

Research on place and route method using deep learning

Research Project

Project/Area Number 16K00081
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Research Field Computer system
Research InstitutionHiroshima City University

Principal Investigator

Hironaka Tetsuo  広島市立大学, 情報科学研究科, 教授 (10253486)

Project Period (FY) 2016-04-01 – 2021-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2020)
Budget Amount *help
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2020: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2019: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2018: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2017: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2016: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Keywords配置配線 / ニューラルネットワーク / 再構成可能デバイス / SA法 / コスト関数 / 学習データの自動生成 / 深層学習 / 自己組織化マップ / リコンフィギャラブルシステム / 配置配線手法
Outline of Final Research Achievements

We revealed the method to apply a neural network as a cost function used in the SA method. If a neural network is simply applied, the placement and connection information will require an unrealistic number of input nodes. In this study, so we established a method to significantly reduce the number of input nodes without significantly losing the meaning of the input data by converting the placement and connection information to a map marked with placement position and the possibly routed area. Furthermore, we established a method to predict the better placement by comparing two placements generated from the same netlist by the neural network. Furthermore, it was also found that the placement performed by the conventional place and route methods can be improved by applying the SA method using the trained neural network as the cost function.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

SA法のコスト関数は配線配置の可否を判定する数式モデルから作成している.そのため,性能向上を目指して再構成デバイスの構成を複雑にすると簡易な数式モデルで配線配置の可否を精度よく判定することが難しくなる.このコスト関数の精度が低下するとSA法を用いて生成される配置配線の品質が低下する.本研究では,深層学習を用いて訓練データである過去の配置配線結果から自動的にSA法のコスト関数を生成することの実現性を示した.これにより,精度の良い簡易な数式モデルが作成困難な場合においても,過去の配置配線結果を用いてより良いSA法のコスト関数を自動生成できる可能性を示した.

Report

(6 results)
  • 2020 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2019 Research-status Report
  • 2018 Research-status Report
  • 2017 Research-status Report
  • 2016 Research-status Report
  • Research Products

    (13 results)

All 2020 2019 2018 2017 2016

All Journal Article (4 results) (of which Acknowledgement Compliant: 1 results) Presentation (9 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results)

  • [Journal Article] SA法のコスト関数として配置品質判定ニューラルネットワークを用いた再構成可能デバイスの配置アルゴリズムの提案2020

    • Author(s)
      夏目 優一,鎌田 時生,窪田 昌史,谷川 一哉,弘中 哲夫
    • Journal Title

      信学技報, RECONF2020-13

      Volume: 120-36 Pages: 71-76

    • Related Report
      2020 Annual Research Report
  • [Journal Article] 細粒度再構成可能デバイスMPLDにおけるディープラーニングを用いた論理素子配置の良し悪し判定2018

    • Author(s)
      藤石 秀仁,鎌田 時生,弘中 哲夫,谷川 一哉,窪田 昌史
    • Journal Title

      信学技報

      Volume: 118(334) Pages: 71-76

    • Related Report
      2018 Research-status Report
  • [Journal Article] FPGAの配置配線結果を使用したMPLDの配置配線ツールの検討2018

    • Author(s)
      山下 裕司,窪田 昌史,谷川 一哉,弘中 哲夫
    • Journal Title

      信学技報

      Volume: 118(215) Pages: 61-66

    • Related Report
      2018 Research-status Report
  • [Journal Article] 細粒度再構成可能デバイスMPLDのIOを考慮したSOMベース配置手法2016

    • Author(s)
      田中智大, 谷川一哉, 弘中哲夫, 石黒隆
    • Journal Title

      信学技報 リコンフィギャラブルシステム研究会

      Volume: 116 Pages: 29-34

    • Related Report
      2016 Research-status Report
    • Acknowledgement Compliant
  • [Presentation] Study of logic element placement algorithm which introduced neural network to cost function2019

    • Author(s)
      Tokio Kamada, Atsushi Kubota, Tetsuo Hironaka
    • Organizer
      The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis
    • Related Report
      2019 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] コスト関数にニューラルネットワークを導入した論理素子配置アルゴリズムの検討2019

    • Author(s)
      鎌田 時生,窪田 昌史,谷川 一哉,弘中 哲夫
    • Organizer
      電子情報通信学会リコンフィギャラブルシステム研究会
    • Related Report
      2019 Research-status Report
  • [Presentation] A Study of a Parallel Architecture for Accelerating Batch-Learning Self-Organizing Map by using Dedicated Hardware2019

    • Author(s)
      Ryota Miyauchi, Akira Kojima, Hideyuki Kawabata, and Tetsuo Hironaka
    • Organizer
      34th International Technical Conference on Circuits / Systems, Computers and Communications (ITC-CSCC 2019)
    • Related Report
      2019 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Reconfigurable Device MPLD and The CAD tool2017

    • Author(s)
      Yuji Yamashita, Atsushi Kubota, Kazuya Tanigawa and Tetsuo Hironaka
    • Organizer
      The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis
    • Related Report
      2017 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 再構成可能デバイスMPLD/SePLDにおける設計アルゴリズムについて2017

    • Author(s)
      谷川 一哉 , 弘中 哲夫
    • Organizer
      DAシンポジウム2017
    • Related Report
      2017 Research-status Report
  • [Presentation] 細粒度再構成可能デバイスMPLDの論理セル配置問題を対象としたSA法における迷路法を用いたコスト算出方法2017

    • Author(s)
      荒瀬郁実,窪田昌史,谷川一哉,弘中哲夫
    • Organizer
      電子情報通信学会李コンフィギャラブルシステム研究会
    • Related Report
      2017 Research-status Report
  • [Presentation] 細粒度再構成可能デバイスMPLDの論理セル配置問題を対象としたSA法におけるコスト関数改善の検討2016

    • Author(s)
      荒瀬郁実, 田中智大, 谷川一哉,弘中哲夫,窪田昌史,石黒隆
    • Organizer
      第18回IEEE広島支部学生シンポジウム
    • Place of Presentation
      山口大学
    • Year and Date
      2016-11-19
    • Related Report
      2016 Research-status Report
  • [Presentation] 細粒度再構成可能デバイスの配置配線問題におけるニューラルネットワークを用いた配置配線手法2016

    • Author(s)
      田中智大, 谷川一哉, 弘中哲夫, 石黒隆
    • Organizer
      LSIとシステムのワークショップ2016
    • Place of Presentation
      東京大学
    • Year and Date
      2016-05-16
    • Related Report
      2016 Research-status Report
  • [Presentation] 細粒度再構成可能デバイスMPLDのSOMベース配置手法へのリスト型データ構造導入による高速化の検討2016

    • Author(s)
      田中智大,谷川一哉,弘中哲夫,石黒隆
    • Organizer
      第18回IEEE広島支部学生シンポジウム
    • Place of Presentation
      山口大学
    • Related Report
      2016 Research-status Report

URL: 

Published: 2016-04-21   Modified: 2022-01-27  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi