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2023 IEEE/ACM 国际计算机辅助设计会议 (ICCAD) 论文集
这又是 ICCAD 创纪录的一年！我们收到了 750 份最终提交的论文，分为 18 个分会，并由来自学术界和工业界的 349 名杰出国际 TPC 成员进行评审。TPC 会议在线进行，双盲评审过程的质量没有受到影响。最终，172 篇论文被接受，竞争录取率为 22.9%。分会分为 39 个会议，中间穿插海报会议。我们还收到了创纪录的 29 份特别会议和教程提案提交。最终，9 个特别会议和 2 个嵌入式教程被接受，28 篇受邀论文被纳入会议记录。这些特别会议和教程完美地补充了常规会议，形成了强大的技术 ICCAD 2023 计划！
Hongce Zhang
会议：•Yu Zeng，Bo-Yuan Huang，Hongce Zhang，Aarti Gupta，Sharad Malik，从RTL设计中产生建筑级别的处理器，用于处理器和加速器的RTL设计，第一部分：确定建筑变量的建筑变量，在计算机上设计（ICCAD），ICCAD（ICCAD），ICCAD•MAKEAI MAKIAN MAKIEN LONS，AHMEDERIAI，AHMEDERIAL LONS，AHMEDERIAL LONS，AHMED AHMEDERIAL LONS，AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED MARGAIN Yang, Hongce Zhang , Kristopher Brown, Aarti Gupta and Clark Barrett, Pono: A Flexible and Extensible SMT-based Model Checker, in Computer-aided Verification (CAV) , 2021 • Hongce Zhang , Aarti Gupta and Sharad Malik, Syntax-Guided Synthesis for Lemma Generation in Hardware Model Checking, in Verification Model Checking and Abstract解释（VMCAI），2021。•Hongce Zhang，Maxwell Shinn，Aarti Gupta，Arie Gurfikel，Nham Le和Nina Narodytska，通过可及性分析进行认知任务的复发性神经网络的验证，在欧洲人工智能（ECAI）的欧洲大会上，2020年。•Nina Narodytska，Hongce Zhang，Aarti Gupta和Toby Walsh，在国际学习表现会议（ICLR）中寻找卫星友好的二进制神经网络建筑（ICLR），2020年。•Hongce Zhang，Weikun Yang，Grigory Fedyukovich，Aarti Gupta和Sharad Malik，在验证模型检查和抽象解释（VMCAI）中，用于模块化硬件验证的环境不变性（VMCAI），2020年。Bo-Yuan Huang，Hongce Zhang，Aarti Gupta和Sharad Malik，Ilang：SOC的建模和验证平台，使用指令级抽象，用于系统构建和分析的工具和算法（TACAS）（TACAS），2019年。Bo-Yuan Huang，Hongce Zhang，Aarti Gupta和Sharad Malik，Ilang：SOC的建模和验证平台，使用指令级抽象，用于系统构建和分析的工具和算法（TACAS）（TACAS），2019年。•Hongce Zhang，Caroline Trippel，Yatin A. Manerkar，Aarti Gupta，Aarti Gupta，Margaret Martonosi和Sharad Ma-Maik，Ila-MCM：Ila-MCM：将记忆一致性模型与指导级抽象与异构系统 - chiper-chip chip chip verii chiperifienforcation in-in-chiperforcation in-in-chip-chip-chiperforcation in Sumper-nor-clander/in gramcaded in of Computer-aver-aver-aver-aver-aver-aver>•Jangseop Shin，Hongce Zhang，Jinyong Lee，Ingoo Heo，Yu-Yuan Chen，Ruby B. Lee和Yunheung Paek，这是一种基于硬件的技术隐性信息流动跟踪，在国际计算机辅助设计（ICCAD）的国际会议上（ICCAD），2016
通过二进制残留神经网络合奏有效的布局热点检测
摘要 - 在物理验证流中，layout热点检测非常重要。深度神经网络模型已应用于热点检测并取得了巨大的成功。布局可以视为二进制图像。因此，二进制的neu-lal网络（BNN）可以适合热点检测问题。在本文中，我们提出了一个基于BNN的新深度学习档案，以加快热点检测中的神经网络。一个新的二进制残留神经网络经过精心设计用于热点检测。ICCAD 2012和2019基准的实验结果表明，我们的体系结构在检测准确性方面优于先前的热点探测器，并且比最佳基于深度学习的解决方案具有8倍的速度。由于基于BNN的模型在计算上是相当有效的，因此可以通过采用集合学习方法来实现良好的权衡。实验结果表明，集成模型比原始速度损失具有更好的热点检测性能。
ASP-DAC 2025
我谨代表组委会邀请 LSI 设计和设计自动化领域的所有工程师参加第 30 届亚洲和南太平洋设计自动化会议 (ASP-DAC 2025)。我们非常高兴地庆祝 ASP-DAC 成立 30 周年。我要感谢所有 30 年来为 ASP-DAC 的成立做出贡献的人，并感谢所有历届 SC 和 OC 成员、TPC 成员、贡献者和参与者。ASP-DAC 是电子设计自动化 (EDA) 领域的高质量高级会议，就像其他姊妹会议一样，例如设计自动化会议 (DAC)、欧洲设计、自动化与测试 (DATE)、国际计算机辅助设计会议 (ICCAD) 和嵌入式系统周 (ESWEEK)。 ASP-DAC 始于 1995 年，一直为亚洲和南太平洋地区的研究人员和设计师提供了解 LSI 设计和设计自动化领域进展以及相互交流的机会。我们有 3 个主题演讲来分享该领域的最新趋势、来自代工厂的设计工程师的信息、量子电路的 CAD 和 AI 的内存计算：
Zishen Wan
高年级学生讲座，使用计算硬件实现机器人加速的 MICRO 研讨会，德克萨斯州奥斯汀 ESWEEK（嵌入式系统周）博士论坛，北卡罗来纳州罗利 信息物理系统新星研讨会，弗吉尼亚大学，弗吉尼亚州夏洛茨维尔 CoCoSys（认知系统协同设计中心）联络会议，DARPA SRC JUMP 2.0，佐治亚州亚特兰大 CRIDC（职业、研究和创新发展会议），佐治亚州亚特兰大 IBM AI 计算研讨会，IBM TJ Watson 研究中心，纽约州约克敦高地 佐治亚理工学院计算机架构研究研讨会，佐治亚州亚特兰大 ML 和系统新星研讨会，谷歌，加利福尼亚州山景城 佐治亚理工学院芯片日，佐治亚理工学院高效智能计算 (EIC) 实验室（主持人：Celine Lin 教授），佐治亚州亚特兰大 CRNCH（新型计算层次研究中心）年度峰会，佐治亚州亚特兰大 ICCAD 举办的 ACM 学生研究竞赛 (SRC) 2022 年，加利福尼亚州圣地亚哥 “通过工作负载表征和软件揭开 NeuroSymbolic AI 的神秘面纱——
通过基于注意力的深度布局度量学习进行热点检测
摘要 — 随着半导体特征尺寸的急剧缩小，热点检测已成为生成优化掩模设计以实现更好可印刷性的关键且具有挑战性的问题。机器学习技术，尤其是深度学习，在热点检测任务上取得了显著的成功。然而，由于两阶段流程和布局特征表示效率较低，大多数现有的热点检测器性能不佳。更重要的是，大多数工作只能解决具有明显热点模式的简单基准测试，如 ICCAD 2012 竞赛基准测试。在本文中，我们首先开发了一种新的端到端热点检测流程，其中布局特征嵌入和热点检测共同执行。基于注意机制的深度卷积神经网络 (CNN) 被用作主干来学习布局特征的嵌入并同时对热点进行分类。实验结果表明，我们的框架在更具挑战性的基准测试上实现了比现有技术更高的准确率，误报更少，推理速度更快。
启用了蒙版优化的GPU级别集
摘要 - 由于高级集成电路的特征大小不断收缩，因此分辨率增强技术（RET）被利用来改善光刻过程中的可打印性。光学接近校正（OPC）是旨在补偿面罩以生成更精确的晶圆图像的最广泛使用的RET之一。在本文中，我们提出了一种基于级别的OPC方法，具有高面膜优化质量和快速收敛。为了抑制光刻过程中条件爆发的干扰，我们会提供一个新的过程窗口感知的成本函数。然后，采用了一种新颖的基于动量的进化技术，该技术取得了重大改进。我们还提出了一种自适应共轭梯度方法，该方法有望具有更高的优化稳定性和更少的消耗时间。此外，图形过程（GPU）被利用用于加速所提出的算法。我们将输出掩码从机器学习基于掩码优化流中作为输入和工作作为重新定位掩码的后过程。ICCAD 2013基准测试的实验结果表明，我们的算法在解决方案质量和运行时开销中均优于以前的所有OPC算法。
启用了蒙版优化的GPU级别集
摘要 - 由于高级集成电路的特征大小不断收缩，因此分辨率增强技术（RET）被利用来改善光刻过程中的可打印性。光学接近校正（OPC）是旨在补偿面罩以生成更精确的晶圆图像的最广泛使用的RET之一。在本文中，我们提出了一种基于级别的OPC方法，具有高面膜优化质量和快速收敛。为了抑制光刻过程中条件爆发的干扰，我们会提供一个新的过程窗口感知的成本函数。然后，采用了一种新颖的基于动量的进化技术，该技术取得了重大改进。我们还提出了一种自适应共轭梯度方法，该方法有望具有更高的优化稳定性和更少的消耗时间。此外，图形过程（GPU）被利用用于加速所提出的算法。我们将输出掩码从机器学习基于掩码优化流中作为输入和工作作为重新定位掩码的后过程。ICCAD 2013基准测试的实验结果表明，我们的算法在解决方案质量和运行时开销中均优于以前的所有OPC算法。
David Z. Pan的CV -SLD Group @ ut Austin
• 2020- Silicon Laboratories Endowed Chair in Electrical Engineering, UT Austin • 2020 IEEE CEDA Outstanding Service Recognition , “for outstanding service to the EDA community as ICCAD General Chair in 2019” • 2019 Cadence Academic Collaboration Award , "for contributions to design for manufacturing and physical design of integrated circuits and systems, and educating a diverse body of outstanding EDA professionals to industry" • 2019-2021 IEEE电子设计自动化委员会（CEDA）杰出讲师•2014 - 2020年工程基金会授权教授＃1，UT Austin•2014年提高教师卓越奖 - 认可亚洲和亚裔美国人的教职员工和灌输优势，在奥斯汀大学获得了“ NANAnopition in Succontion”的“ NANAN MASTICETION”，“ NANAN NANANEMONE”，“ NANAN NANAN NAN NAN NAN NAN NAN NAN NAN NAN NAN NAN NANICE” •2013-2014伯爵N.和玛格丽特·布拉斯菲尔德（Earl N.：Rising Professional Achievement Award ), which honors the early career achievements of alumni who are under the age of 40 • 2008-2009 IEEE Circuits & Systems (CAS) Society Distinguished Lecturer • 2008, 2000 Semiconductor Research Corporation (SRC) Inventor Recognition Award • 2008 Association for Computing Machinery (ACM) Recognition of Service Award • 2007 National Science Foundation (NSF), Faculty Early Career Development （职业）奖•2007年计算机机械协会（ACM）认可服务奖•2005 ACM/SIGDA杰出新教师奖•2003 IBM Research Bravo奖•2001年杰出博士学位。加州大学洛杉矶分校计算机科学系奖•2000 Dimitris Chorafas基金会奖•1999-2000 IBM研究奖学金最佳纸张奖，多产的作者奖等。
Jeff (Jun) ZHANG 博士 个人简历（2024 年 4 月）
• ACM/IEEE 国际计算机辅助设计会议 (ICCAD) 2024 • 嵌入式系统编译器、架构与综合国际会议 (CASES/ESWEEK) 2024 • MLCommons ML 和系统新星，2024、2023 • IEEE 集成电路与系统计算机辅助设计学报，2024- 2019 • 第 1 届 IEEE LLM 辅助设计国际研讨会，2024 • PhD Forum@DAC，2024、2023 • IEEE 计算机架构快报，2024、2022 • 国际高质量电子设计研讨会 (ISQED) [系统级设计和方法 (SDM) 轨道联合主席]，2024 • 系统和软件性能分析国际研讨会 (ISPASS)，2024 • 设计自动化会议 (DAC)， 2024-2020 • 国际计算机设计会议 (ICCD)，2024 -2021 • IEEE 计算机学会 VLSI 年度研讨会 (ISVLSI)，2023 • VLSI 设计会议 (VLSID)，2023 • ACM 嵌入式计算系统学报，2023 • 学生研究论坛 (SRF)@ASP-DAC，2023 • IEEE 电路与系统学报 II：快速摘要，2023-2021 • ACM 传感器网络学报，2023 • IEEE 嵌入式系统快报，2023、2020、2019 • 未来一代计算机系统，2023 • 机器学习与系统会议 (MLSys)，2022 • ACM 电子系统设计自动化学报，2022 • IEEE 无线通信学报，2022 • IEEE 物联网期刊，2022 • IEEE国际工作负载特性研讨会 (IISWC)，2021 年 • 国际计算机体系结构研讨会 (ISCA)，2021 年 • 国际并行与分布式处理研讨会 (IPDPS)，2021 年 • IEEE 电路与系统学报，2021 年 • IEEE 电路与系统新兴与选定主题期刊，2021 年、2019 年、2018 年 • 低功耗电子与应用期刊，2021 年 • 并发与计算：实践与经验，2021 年 • USENIX OSDI 工件评估委员会，2020 年 • ACE 架构与代码优化学报，2020 年 • IEEE 电路与系统开放期刊，2020 年 • IEEE 超大规模集成系统学报，2019 年、2018 年 • 系统体系结构期刊，2019 年 • IEEE Access，2018 年 • 模式识别与人工智能期刊， 2017 年 • IEEE 设计与测试，2016 年 • 国际并行编程杂志，2016 年