Рабочий
2025 / 2026
1799 CircuitGen: Разработка системы предсказания параметров цифровых схем с использованием методов машинного обучения
Старт
17.10.2025
Представление
05.11.2025 – 19.11.2025
Постерная сессия
26.01.2026 – 06.02.2026
Защита
06.04.2026 – 17.04.2026
Паспорт проекта
Аннотация
Общее описание всей концепции проектов представлено по ссылке: https://buildin.ai/vvzunin/share/d4b2df30-0e29-4e5f-974e-59d63d7cada6?code=GQ9QPW
Быстрая и точная оценка параметров комбинационных схем требуется для оптимизации процесса проектирования СБИС. Весь процесси требует различных оптимизаций и расчетов промежуточных характеристик схемы. При оценке схемы необходимо учитывать задержку сигнала, энергопотребление, площадь и другие параметры. Кроме того, при выборе оптимальных параметров...
Отрасль
Информатика
Теги
Python
machine learning
OpenLane
Цель
Разработать программный модуль САПР для предсказания параметров комбинационных схем на маршруте проектирования ASIC с использованием методов машинного обучения.
Вступление в проект только после посещения лаборатории УЛ САПР (712/714) лично. Договориться о встрече можно написав письмо на почту vzunin@hse.ru или в ВК (https://vk.com/vvzunin).
При отсутствии работы в проекте без согласования с руководителем более 2х недель выносится предупреждение. После получения двух предупреждений участник...
Ожидаемые результаты
- Программное обеспечение, реализующее разработанные алгоритмы предсказания основных характеристик цифровых схем;
- Интерфейс командной строки для взаимодействия со всем функционалом программного обеспечения;
- Доработанный проект открытого маршрута проектирования OpenLane.
Форма и способы промежуточного контроля
1) Структура программного обеспечения;
2) Еженедельные отчеты.
Форма представления результатов
1) Демонстрация работы программы – в форме видеоролика;
2) Руководство пользователя;
3) Руководство разработчика;
4) Прототип системы.
Ресурсное обеспечение
Материалы и оборудование УЛ САПР МИЭМ НИУ ВШЭ (712/714 каб.).
Имеющийся задел
Результаты прошлого года выполнения этого проекта (архитектуры моделей МО, конвейер обучения моделей МО), сгенерированный датасет, ПО CircuitGen.
Заказчик
МИЭМ / ДКИ