training-28nm-floorplan

training-28nm

floorplan

endcap welltap分布情况

endcap在左边分布是ENDTIEL(靠边)和ENDCAPL组合分布,在右边是ENDTIER(靠边)和ENDCAPR组合。在上边和下边是ENDTIE。

welltap从上到下覆盖整个core区域。

cell分布

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
cell分布在M0层,M1层电源线穿过cell并与cell里的VDD和VSS相接。memory一共占从M0到M4,pin在M2,电源线在M4。

如果想和core区域的std连接,可以用于布线的资源,memory之间缝宽度内M2到M4的布线资源,以及M4层以上的布线资源。所以建议缝宽度达到要求。

层叠结构

在这里插入图片描述

电源规划

  1. 定义全局连接关系

    globalNetConnect VDD -pin VDD -type pgpin -all -override
    globalNetConnect VDD -pin VDD -type pgpin 
### Training-Free 方法及相关概念 Training-free 方法是一种无需显式训练过程即可完成特定任务的技术。这类方法通常依赖预训练模型或其他形式的知识迁移来实现目标功能,而不需要针对具体任务重新调整参数或优化权重[^1]。 #### 无监督学习 无监督学习是指在没有标注数据的情况下,通过对输入数据的内在结构建模来进行分析的方法。它主要关注发现隐藏模式、聚类或者降维等问题。尽管 training-free 方法可能涉及某些无监督技术的应用,但它并不完全等同于传统的无监督学习。例如,在 LAVAD 中提到的设计选择和组件验证表明其更倾向于利用已有资源而非传统意义上的无监督算法。 #### 零样本学习 零样本学习(Zero-Shot Learning, ZSL)允许模型识别未见过类别中的实例,这通常是基于跨域知识转移实现的。对于 training-free 的情境来说,这种方法特别重要,因为它强调的是如何有效运用已有的通用表征能力去解决新问题而不需额外训练。正如文献所提及,“TRAINING-FREE STRUCTURED DIFFUSION GUIDANCE FOR COMPOSITIONAL TEXT-TO-IMAGE SYNTHESIS”,展示了即使是在复杂的合成任务中也可以采用此类策略[^3]。 另外值得注意的是像 Emu 和 Ominigen 这样的项目虽然不是严格意义上training-free但由于它们强大的泛化能力和广泛适用性同样可以看作是对这一理念的实际应用案例之一[^2]。 ```python # 示例代码片段用于说明扩散引导机制下的简单操作流程 def apply_diffusion_guidance(scene_graph_input): pre_trained_model = load_pretrained_model() structured_representation = convert_to_structured_format(scene_graph_input) guided_output = pre_trained_model.generate_with_guide(structured_representation) return guided_output ``` 上述伪代码演示了一个假设情况下的函数定义,该函数接收场景图作为输入并通过调用预先加载好的模型执行生成任务,整个过程中并未涉及到任何进一步的学习步骤。 ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值