Policy-Based Reinforcement Learning for Through Silicon Via Array Design in High-Bandwidth Memory Considering Signal Integrity

强化学习 计算机科学 带宽(计算) 卷积神经网络 电子工程 信号完整性 算法 工程类 人工智能 电信 互连
作者
Keunwoo Kim,Hyunwook Park,Seongguk Kim,Youngwoo Kim,Kyungjune Son,Daehwan Lho,Keeyoung Son,Taein Shin,Boogyo Sim,Joonsang Park,Shinyoung Park,Joungho Kim
出处
期刊:IEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:66 (1): 256-269 被引量:3
标识
DOI:10.1109/temc.2023.3343700
摘要

In this article, a policy-based reinforcement learning (RL) method for optimizing through silicon via (TSV) array design in high-bandwidth memory (HBM) considering signal integrity is proposed. The proposed method can provide an optimal TSV-array signal/ground pattern design to maximize the eye opening (EO), which determines the bandwidth of the high-speed TSV channel. The proposed method adopts the proximal policy optimization algorithm, which directly trains the optimal policy, providing efficient handling of large action spaces rather than value-based RL. The convolutional neural network is used as a feature extractor to extract the location information of the TSV-array. To overcome the computational cost of the reward estimation, a fast EO estimation method is developed based on the equivalent circuit modeling and peak distortion analysis. The proposed method is applied to optimize 1-byte of TSV-array in a 16-high HBM and showed an 18.2% increase in EO compared with the initial design. The optimality performance of the proposed method is compared with deep q-network and random search algorithm, and the proposed method shows 3.4% and 9.6% better optimality, respectively.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
老魏完成签到,获得积分10
1秒前
大个应助Ther采纳,获得10
1秒前
天才小能喵完成签到 ,获得积分0
1秒前
HuanChen完成签到,获得积分10
2秒前
苗广山完成签到,获得积分10
2秒前
stop here完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
hhh发布了新的文献求助10
3秒前
5秒前
semiaa完成签到,获得积分10
5秒前
汉堡包应助小猪采纳,获得10
8秒前
甜蜜的荟发布了新的文献求助10
8秒前
芜6完成签到,获得积分10
10秒前
berkelerey12138完成签到,获得积分10
10秒前
刘雪完成签到 ,获得积分10
11秒前
完美梨愁完成签到 ,获得积分10
11秒前
yyy完成签到,获得积分10
11秒前
李健的粉丝团团长应助zzzz采纳,获得10
12秒前
Dudidu完成签到,获得积分10
12秒前
一颗大树完成签到,获得积分10
13秒前
潇洒的浩然完成签到,获得积分10
14秒前
比比谁的速度快应助曾珍采纳,获得50
14秒前
16秒前
NiNi完成签到,获得积分10
17秒前
Ther完成签到,获得积分20
18秒前
傲娇白安完成签到,获得积分10
19秒前
19秒前
甜蜜的荟完成签到,获得积分20
20秒前
婷儿完成签到,获得积分10
20秒前
牛牛发布了新的文献求助10
20秒前
Hoper完成签到,获得积分10
20秒前
张曰淼完成签到,获得积分10
21秒前
共渡完成签到,获得积分10
23秒前
凉白开完成签到 ,获得积分10
24秒前
跳跃的太君完成签到,获得积分10
25秒前
小猪发布了新的文献求助10
25秒前
独特问夏完成签到,获得积分10
26秒前
26秒前
27秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038368
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576068
关于积分的说明 11374313
捐赠科研通 3305780
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819322
邀请新用户注册赠送积分活动 892672
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815029