11、机器学习与数据中心效率评估：原理、应用与挑战

机器学习与数据中心效率评估：原理、应用与挑战

机器学习在VLSI计算机辅助设计中的应用

在超大规模集成电路（VLSI）计算机辅助设计领域，机器学习正发挥着越来越重要的作用。

门级网表中的机器学习应用

RTL综合后，设计以逻辑门/单元的形式实现。门级网表提供了有关门的连接性和电路设计复杂性的信息。然而，设计师经常使用第三方IC供应商的产品，这些产品可能包含恶意软件，即所谓的硬件木马。硬件木马可能导致IC故障并泄露敏感信息，因此在门级网表阶段早期检测木马至关重要。

可以使用基于支持向量机（SVM）的分类算法进行硬件木马检测。该分类模型将门级网络分为正常网络和包含木马的网络，分别标记为0/1类。构建模型的步骤如下：
1. 特征提取 ：基于受木马影响的网络样本，提取木马网络的特征。
2. 向量表示 ：将木马网络的五个特征视为五维向量，并收集许多这样的向量样本。
3. 模型训练 ：使用SVM对分类器进行严格训练。
4. 模型测试 ：用一组未知的网表对学习到的SVM分类器进行测试和训练，直到它能够自动以高精度预测正确结果。

下面是门级网表中机器学习学习和分类流程的mermaid流程图：

graph LR
    A[提取受木马影响的网络样本] --> B[提取木马网络特征]
    B --> C[将特征表示为五维向量]
    C --> D[收集向量样本]