Machine Learning Applications in Electronic Design Automation
Idioma: inglés
Editorial: Springer Nature, 2024
- Tapa blanda
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- Título
- Machine Learning Applications in Electronic Design Automation
- Autor
- Ren, Haoxing (Editor)/ Hu, Jiang (Editor)
- Editorial
- Springer Nature
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- Brand New
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3031130766
- ISBN 13
- 9783031130762
- Peso del artículo
- 0,82 kilogramos
This book serves as a single-source reference to key machine learning (ML) applications and methods in digital and analog design and verification. Experts from academia and industry cover a wide range of the latest research on ML applications in electronic design automation (EDA), including analysis and optimization of digital design, analysis and optimization of analog design, as well as functional verification, FPGA and system level designs, design for manufacturing (DFM), and design space exploration. The authors also cover key ML methods such as classical ML, deep learning models such as convolutional neural networks (CNNs), graph neural networks (GNNs), generative adversarial networks (GANs) and optimization methods such as reinforcement learning (RL) and Bayesian optimization (BO). All of these topics are valuable to chip designers and EDA developers and researchers working in digital and analog designs and verification.
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Acerca del autor
Haoxing Ren (Mark) was born in Nanchang, China in 1976. He received two BS degrees in Electrical Engineering and Finance, and MS degree in Electrical Engineering from Shanghai Jiao Tong University, China in 1996, and 1999, respectively; MS in Computer Engineering from Rensselaer Polytechnic Institute in 2000; and PhD in Computer Engineering from University of Texas at Austin in 2006. From 2000 to 2015, he worked at IBM Microelectronics and Thomas J. Watson Research Center (after 2006) developing physical design and logic synthesis tools and methodology for IBM microprocessor and ASIC designs. He received several IBM technical achievement awards including the IBM Corporate Award for his work on improving microprocessor design productivity. After his 15 years tenue at IBM, he had a brief stint as a technical executive at a chip design start-up developing server-class CPUs based on IBM OpenPOWER technology. In 2016, Mark joined NVIDIA Research where he currently leads theDesign Automation research group, whose mission is to improve the quality and productivity of chip design through machine learning and GPU accelerated tools. He published many papers in the field of design automation including several book chapters in logic synthesis and physical design. He also received the best paper awards at International Symposium on Physical Design (ISPD) in 2013, Design Automation Conference (DAC) in 2019 and IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems in 2021.
Jiang Hu received the B.S. degree in optical engineering from Zhejiang University (China) in 1990, the M.S. degree in physics in 1997 and the Ph.D. degree in electrical engineering from the University of Minnesota in 2001. He worked with IBM Microelectronics from January 2001 to June 2002. In 2002 he joined the electrical engineering faculty at Texas A&M University. His research interests include design automation of VLSI circuits and systems, computer architecture, hardware security and machine learning applications. Honors include receiving a best paper award at the ACM/IEEE Design Automation Conference in 2001, an IBM Invention Achievement Award in 2003, a best paper award at the IEEE/ACM International Conference on Computer-Aided Design in 2011, a best paper award at the IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety in 2018 and a best paper award at the IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture in 2021. He has served as technical program committee members for DAC, ICCAD, ISPD, ISQED, ICCD, DATE, ISCAS, ASP-DAC and ISLPED. He is the general chair for the 2012 ACM International Symposium on Physical Design. He served as an associate editor for IEEE Transactions on CAD and the ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems. He received the Humboldt Research Fellowship in 2012. He was named an IEEE Fellow in 2016.“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
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