TOPCELL：LLMによる標準セルのトポロジ最適化
arXiv cs.LG / 2026/4/17
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要点
- この論文では、TOPCELLというスケーラブルな枠組みを提案し、標準セル設計におけるトランジスタのトポロジ最適化を、トポロジ探索を生成タスクとしてLLMで行う形に再定式化します。
- Group Relative Policy Optimization（GRPO）でモデルをファインチューニングし、生成されるトポロジが論理（回路）制約と空間（レイアウト）制約の両方に整合するようにします。
- 先端2nm技術ノード向けの産業フローでの実験では、TOPCELLが基盤モデルよりも配線可能で物理を考慮したトポロジをより良く見つけられることを示します。
- SOTAの自動化ワークフローに組み込んだ7nmライブラリ生成では、TOPCELLはゼロショットでの汎化性能を保ちつつ、探索全列型ソルバと同等のレイアウト品質を達成し、85.91×の高速化を実現します。
- 本研究は、先端ノードで回路が複雑化するほど深刻になる、トポロジ探索の計算ボトルネックの解消を狙っています。
