표제지
목차
ABSTRACT 13
요약 14
제1장 서론 15
제2장 연구 배경 19
2.1. 열 변이가 클럭 스큐에 미치는 영향 19
2.2. 열 프로파일링 22
제3장 관련 연구 24
3.1. 열을 고려한 3차원 클럭 트리 합성 기법 24
3.2. 기계 학습을 적용한 클럭 트리 합성 기법 27
3.3. 열 정보 처리 방법 28
제4장 기계 학습을 이용한 열 정보 학습 30
4.1. 열 영향 분석 및 특성 추출 기법 32
4.2. 학습 데이터 구성 기법 38
4.3. 랜덤 포레스트를 이용한 열 영향 학습 기법 41
4.3.1. 열 영향 정보 가공 기법 43
4.3.2. 랜덤 포레스트 기반 학습 및 결과 정렬 (열 가중치 행렬 생성) 47
제5장 3차원 클럭 트리 합성에서 열 가중치 행렬 적용 기법 51
5.1. 클럭 트리 토폴로지 (topology) 생성 및 요소 삽입 54
5.1.1. 토폴로지 생성 비용 함수에 적용 55
5.1.2. 요소 삽입으로 인한 발열 예측 기법 57
5.2. 클럭 스큐 조절 기법 68
제6장 실험 결과 및 분석 72
6.1. 학습 성능 분석 73
6.2. 클럭 트리 합성 적용 시 성능 보장 84
제7장 추후 연구 91
7.1. 3차원 회로의 상위 수준 합성 시 실시간 계층 배치 고려 방법 91
7.1.1. 연구 배경 및 관련 연구 92
7.1.2. 3차원 회로의 상위 수준 합성 시 실시간 계층 배치 고려 방법 94
7.1.3. 실험 결과 및 결론 98
제8장 결론 101
참고 문헌 103
표 4.1. 열 학습에 이용되는 기호 및 변수 목록 33
표 6.1. 다른 기계학습 알고리즘과 MSE / MAE 를 이용한 학습 인스턴스 개수 별 온도예측 정확도 비교 78
표 6.2. 다른 기계학습 알고리즘과 평균 절대 오차 값 1 을 갖기 위한 수행시간 비교 81
표 6.3. 다른 클럭 트리 합성 알고리즘과 클럭 스큐 비교 86
표 6.4. 다른 클럭 트리 합성 알고리즘과 수행 시간 비교 89
표 6.5. 다른 클럭 트리 합성 알고리즘과 수행 시간 감소 비율 90
표 7.1. 3차원 구조의 고려 여부에 따른 지연 시간 비교 99
그림 2.1. 열 변이 고려에 따른 클럭 스큐 비교; (a) 열 변이를 고려 하지 않은 클럭 스큐; (b) 열 변이를 고려한 클럭 스큐. 20
그림 2.2. 열 변화를 고려한 클럭 트리 합성 순서도; (a) 열 프로파일링을 반복 수행하는 경우; (b) 클럭 트리 합성 각 단계마다... 23
그림 4.1. 제안하는 방법에서 열을 고려한 학습기법에 대한 전체 흐름도 31
그림 4.2. 회로 위에서 클럭 트리 합성 구성 요소 분류를 통한 훈련 데이터 집합의 구축; (a) 열 프로파일링을 통해 격자 형태로 구성된... 35
그림 4.3. 행렬의 크기 Mi 계산; (a) 고유한 크기의 행렬을 격자 위에 표시한 각 싱크들; (b) 싱크들을 NNG 로 구성; (c) 중앙값 (median...[이미지참조] 36
그림 4.4. 랜덤 포레스트를 이용해 열 가중치 행렬을 생성하기 위한 흐름도 42
그림 4.5. 랜덤 포레스트를 통한 학습의 결과로 생성된 열 가중치 행렬 50
그림 5.1. 3차원 클럭 트리 합성 단계에서 열 가중치 행렬을 적용하는 기법에 대한 전체 흐름도. 52
그림 5.2. 3차원 클럭 트리 합성 시 열 가중치 행렬 적용 방법 예제-1 53
그림 5.3. 열 가중치 행렬을 이용하여, 열 영향을 예측하고 TSV의 위치 결정하는 방법. 56
그림 5.4. Max(Y) 함수에서 중첩된 그리드의 판단 조건; (a) Max(Ya) = 0; (b) Max(Yb) = 0; (c) Max(Yc) = 3; (d) Max (Yd)...[이미지참조] 61
그림 5.5. 왼쪽/오른쪽 하위 트리 엣지의 각도를 통한 가중치 행렬에서 연관 있는 사분면 추출; (a) 하위 트리 엣지가 둔각을 이룰... 65
그림 5.6. 3차원 클럭 트리 합성 시 열 가중치 행렬 적용 방법 예제-2 67
그림 6.1. 랜덤 포레스트에서 트리의 폭 및 깊이에 따른 평균 절대 오차(MAE). (a) 트리 폭 10 ~ 500. (b) 트리 깊이 3 ~ 100. 76
그림 6.2. 제안하는 방법과 다른 기계학습 알고리즘과의 평균 제곱 오차(MSE) 비교. 80
그림 6.3. 제안하는 방법과 다른 기계학습 알고리즘과의 평균 절대 오차(MAE) 비교. 80
그림 7.1. 2D-IC와 3D-IC에서 커플링 효과로 인한 지연시간 차이. 93
그림 7.2. Operation 스케줄링 기법: (a) 3차원 구조를 고려하지 않은 스케줄링 방법; (b) 3차원 구조를 고려한 스케줄링 방법 95
그림 7.3. 3차원 구조를 고려한 상위 수준 합성 의사 코드 98