本帖最后由 仗剑天涯 于 2023-12-4 15:35 编辑
难题名称
难题介绍 本赛题期望参赛者可以快速准确地求解如下特征的矩阵：元素是复数（含纯实数类型），对称正定，稀疏的（但稀疏度变化剧烈，局部有稠密块），有病态特征，规模庞大维度在百万维度以上。 本赛题的结果可应用于多个 EDA 功耗签核的仿真建模问题。许多工业应用场景中，具体的物理行为往往最后转化为一些矩阵计算问题。首先，在系统级功耗签核任务中，设计者需要根据芯片模型和封装模型，进行电源完整性分析，进而优化系统参数或结构。以芯片模型抽取分析为例，需要工具能给出各种频率下每个供电点电流的幅度、相位、阻抗等重要电学特征，从而揭示出芯片供电点上电流过载、封装阻抗失配等潜在风险。该任务的核心算法需求，就是对称复数矩阵的求解。 其次，片上功耗签核流程中，芯片的供电网络可以转化为大规模稀疏电导矩阵，进而利用求解器求解各个节点的电压降和电迁移等数据。随着芯片设计愈发复杂，供电网络的组成元素愈发多样，混合模型的导入，都会导致实际求解的电阻网络变得不再均匀。例如：低功耗设计会引入局部的不良供电区甚至孤岛供电区。第三方提供的供电网络抽象模型，可能会在局部产生稠密的电导矩阵分块。这些问题对现有的对称正定矩阵求解带来了新的挑战。 本赛题期望参赛者积极利用机器学习，分布式计算等新兴技术，高效稳定地求解对称复数（含实数正定）矩阵。
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命题企业
难题Chair 肖勇博士，现任鸿芯微纳研发副总裁，负责逻辑综合工具的研发和团队管理。美国俄勒冈大学博士学位，中国科学技术大学计算机系学士和硕士学位。长期从事 EDA 软件开发、芯片设计、以及人工智能和自动驾驶等领域工作。
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