特許7541902IP Force 特許公報全文掲載

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ＬＳＩの論理設計に係り、主にネットリストから設計情報およびハードウェア言語を生成するための搭載機能を備えた機能推定方法、機能推定装置、および機能推定プログラム

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

しかしながら、特許文献１では、変換ルールとして学習した機能の推定、および回路置き換えを対象にしている。従って、学習した機能が組み合わされた機能に対しての機能推定を行う仕組みはない。そのため、判定したい機能毎に、すべて手作業で学習させる必要がある。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明に係る機能推定方法は、グラフ構造を畳み込んだネットワークであるＧｒａｐｈ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ（以降、ＧＣＮと称す）を用いて、ＬＳＩの論理設計で使用されるネットリストに実装されている機能を抽出するために、コンピュータ上で実行される機能推定方法であって、ＧＣＮ構成用パラメータ情報からネットリストのＧＣＮクラス構成情報を構築し、構築したＧＣＮクラス毎にクラス内で・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明により、大規模で複雑なネットリスト、またはドキュメントの存在しないネットリストにおいても、機能推定が効率的に実行できる。

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 本発明の実施の形態１におけるＬＳＩネットリスト用の搭載機能を推定するためのプログラムが備える機能構成を示した図である。
【図2】 本発明の実施の形態１における、ネットリストの回路規模によるＧＣＮクラス構成構築方法を示した図である。
【図3】 本発明の実施の形態１における、ＧＣＮでの機能推定時に機能判定の順序を決定する２分木構成を示した図である。
【図4】 本発明の実施の形態１における、ネットリストをグラフ表現として変換した図である。
【図5】 本発明の実施の形態１におけるＧＣＮ構成管理部で実行される一連処理を示したフローチャートである。
【図6】 本発明の実施の形態１における、ＧＣＮ構成用パラメータ情報によるＧＣＮクラス構成の違いを示した図である。
【図7】 本発明の実施の形態１におけるノード数クラスタリング部で実行される一連処理を示したフローチャートである。
【図8】 本発明の実施の形態１におけるネットリスト行列変換部で実行される一連処理を示したフローチャートである。
【図9】 本発明の実施の形態１における特徴ベクトル行列Ｘの変換例を示した図である。
【図10】 本発明の実施の形態１における接続行列Ａの変換例を示した図である。
【図11】 本発明の実施の形態１における正解ラベル行列Ｙの変換例を示した図である。
【図12】 本発明の実施の形態１における学習・推論部で実行される一連処理を示したフローチャートである。
【図13】 本発明の実施の形態１における学習データの追加例を示した図である。
【図14】 本発明の実施の形態１における学習データの追加例を示した図である。
【図15】 本発明の実施の形態１における学習・推論部による学習用行列自動生成の例を示した図である。
【図16】 本発明の実施の形態１ですでに説明したＧＣＮによる、ノードとノードの接続関係を表すためのグラフ表現および隣接行列を示した図である。
【図17】 本発明の実施の形態２で説明するＲ－ＧＣＮによる、ノードとノードの接続関係を表すためのグラフ表現および隣接行列を示した図である。
【図18】 本発明の実施の形態２におけるネットリスト行列変換部で実行される一連処理を示したフローチャートである。

代表図 図1本件の代表的な図

１ ＧＣＮ構成用パラメータ情報、２ ネットリスト、３ 機能ラベル情報、４ スタンダードセル情報、５ ＧＣＮ構成管理部（管理工程、管理部、管理手段）、６ ノード数クラスタリング部（クラスタリング工程、クラスタリング部、クラスタリング手段）、７ ネットリスト行列変換部（変換工程、変換部、変換手段）、８ 学習・推論部（学習・推論工程、学習・推論手段）、９ 推論結果、１１ 最下位クラス、１２、１３ 上位クラス。

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