[연구자명]

1. 조현정(지도학생)
2. 
   

[연구제목]

1. Physical-Aware Representation Learning for PPA Prediction
2. 
   
3. [연구내용 요약]
4. AIG 기반 functional 표현에 Liberty 기술 정보와 placement 단계의 물리 정보를 annotation 형태로 결합한다. 또한 area, power, timing의 생성 메커니즘 차이를 고려하여 각 PPA 지표에 필요한 정보가 무엇인지를 분석한다.
5. 
   

[성과와 관련된 이미지 및 설명]

Functional-Physical 표현 기반 파이프라인

[연구결과의 진행상태 및 향후 계획]

기존 프레임워크(NetTag)에 비해 176배 빠른 표현 추출 속도를 달성하였다. 최종 PPA 예측을 위한 추가 feature를 고려하고 있다.

[수상실적]

반도체공학회 구두부분 최우수논문상