| 講演名 | 2020-05-29 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 夏目 優一(広島市大), 鎌田 時生(広島市大), 窪田 昌史(広島市大), 谷川 一哉(広島市大), 弘中 哲夫(広島市大), |
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| 抄録(和) | 再構成可能デバイスでは，配置配線結果によってその回路性能が大きく異なるため，できるだけ最適な配置配線を行う必要がある．しかし，従来コスト関数を用いたSA法は正確なコスト値を算出できないという問題点があり，最適な配置配線を行うことが難しい．そこで，ニューラルネットワークをコスト関数に導入することを提案する．本稿では，従来コスト関数単体よりも従来コスト関数とニューラルネットワークを組み合わせることで配線成功率や平均配線長において大幅に改善することができた． |
| 抄録(英) | The circuit performance of reconfigurable devices greatly depends on the place-and-route results, so optimal place-and-route is important. However, the SA method using the conventional cost function has a problem that an accurate cost value cannot be calculated, and thus it is difficult to perform optimal place-and-route. Therefore, we propose to use a neural network as a cost function. In this paper, by using the conventional cost function and neural network together, the wiring success rate and the average wire length can be significantly improved compared with using the conventional cost function alone. |
| キーワード(和) | 再構成デバイス / 配置配線 / ニューラルネットワーク / SA法 |
| キーワード(英) | Reconfigurable devices / Place-and-Route / Neural Network / Simulated Annealing |
| 資料番号 | RECONF2020-13 |
| 発行日 | 2020-05-21 (RECONF) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RECONF |
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| 開催期間 | 2020/5/28(から2日開催) |
| 開催地（和） | Web会議室 |
| 開催地（英） | Meeting room on Web |
| テーマ（和） | リコンフィギャラブルシステム，一般 |
| テーマ（英） | Reconfigurable system, etc. |
| 委員長氏名（和） | 柴田 裕一郎(長崎大) |
| 委員長氏名（英） | Yuichiro Shibata(Nagasaki Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 佐野 健太郎(理研) / 山口 佳樹(筑波大) |
| 副委員長氏名（英） | Kentaro Sano(RIKEN) / Yoshiki Yamaguchi(Tsukuba Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 谷川 一哉(広島市大) / 三好 健文(イーツリーズ・ジャパン) |
| 幹事氏名（英） | Kazuya Tanigawa(Hiroshima City Univ.) / Takefumi Miyoshi(e-trees.Japan) |
| 幹事補佐氏名（和） | 小林 悠記(NEC) / 中原 啓貴(東工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yuuki Kobayashi(NEC) / Hiroki Nakahara(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Reconfigurable Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposal of Reconfigurable Device Placement Algorithm Using Placement Quality Judgment Neural Network as Cost Function of SA Method |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 再構成デバイス / Reconfigurable devices |
| キーワード(2)（和/英） | 配置配線 / Place-and-Route |
| キーワード(3)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Network |
| キーワード(4)（和/英） | SA法 / Simulated Annealing |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 夏目 優一 / Yuichi Natsume |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 広島市立大学(略称：広島市大) Hiroshima City University(略称：Hiroshima City Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 鎌田 時生 / Tokio Kamada |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 広島市立大学(略称：広島市大) Hiroshima City University(略称：Hiroshima City Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 窪田 昌史 / Kubota Atsushi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 広島市立大学(略称：広島市大) Hiroshima City University(略称：Hiroshima City Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 谷川 一哉 / Kazuya Tanigawa |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 広島市立大学(略称：広島市大) Hiroshima City University(略称：Hiroshima City Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 弘中 哲夫 / Tetsuo Hironaka |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 広島市立大学(略称：広島市大) Hiroshima City University(略称：Hiroshima City Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-05-29 |
| 資料番号 | RECONF2020-13 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | RECONF-36 |
| ページ範囲 | pp.71-76(RECONF), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-05-21 (RECONF) |