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Yonghwi Kwon, Daijoon Hyun, Giyoon Jung, and Youngsoo Shin, “Dynamic IR drop prediction using image-to-image translation neural network," Proc. Int'l Symp. on Circuits and Systems (ISCAS), May 2021.

회로의 실제 동작 중에 최대로 발생하는 IR drop dynamic IR drop 분석은 매우 오래 걸리는 과정이다. 따라서, 연구에서는 이미지이미지 변환 인공신경망의 일종인 U-net 이용하여 빠르게 dynamic IR drop 분석을 수행하는 방법을 제안하였다. U-net input으로는 gate까지의 effective 저항, gate 시간별 전류 소모량, 가장 가까운 power pad까지의 거리를 각각 map으로 나타낸 이미지 clip 들어가게 된다. 보다 빠른 IR drop 예측을 위하여 모든 clip 예측하지 않고 높은 IR drop 발생 가능성이 있는 time window 대해서만 예측을 수행하며, PDN 저항을 빠르게 근사값으로 구하는 방법을 적용하였다. 실험결과, 제안한 IR drop 예측 방법은 실제 dynamic IR drop 분석방법에 대비하여 20 빠르면서 15% 오차를 보였다.