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慕尼黑工大发布NN晶体管建模论文

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先了解这件事

AI 综述

慕尼黑工业大学的研究人员发表论文，提出一种基于神经网络的晶体管模型，用于3nm纳米片器件的SPICE仿真与标准单元库表征。据该研究，在延迟和总功耗评估中，模型误差分别为低于0.11%和0.76%，标准单元库表征耗时最多减少8倍。论文还给出了神经网络规模与电路仿真精度之间关系的指导。

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最新进展10月26日 04:14

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月26日

04:14
Semiconductor Engineering
慕尼黑工业大学用神经网络加速 3nm 纳米片 SPICE 仿真
慕尼黑工业大学提出基于神经网络的晶体管模型，用于 3nm 纳米片器件的 SPICE 仿真与标准单元库表征。在延迟和总功耗评估中，该模型误差分别为 sub-0.11% 和 0.76%，标准单元库表征耗时最多减少 8 倍。研究还给出了神经网络规模与电路仿真精度之间关系的指导。

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。