11、机器学习在VLSI计算机辅助设计与数据中心能效评估中的应用

机器学习在VLSI计算机辅助设计与数据中心能效评估中的应用

1. 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。下面将详细介绍其在门级网表和电子设计自动化（EDA）及集成电路设计中的应用。

1.1 门级网表中的机器学习

在寄存器传输级（RTL）综合之后，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集成电路供应商的产品，这些产品可能包含恶意软件，即所谓的硬件木马，这可能导致集成电路故障并泄露敏感信息。因此，在门级网表阶段早期检测硬件木马至关重要。

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。具体操作步骤如下：
1. 特征提取 ：基于受硬件木马影响的网表样本，提取硬件木马网表的特征。
2. 向量表示 ：将硬件木马网表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 ：使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。

以下是该过程的mermaid流程图：

graph LR
    A[提取硬件木马网表特征] --> B[将特征表示为五维向量]
    B --> C[收集向量样本]