《VLSI计算机辅助设计中的机器学习》

本书为读者提供了在超大规模集成电路（VLSI）的计算机辅助设计（CAD）背景下使用机器学习框架，方法，算法和技术的最新说明。涵盖光刻、物理设计、良率预测、硅后性能分析、可靠性和故障分析、功率和热分析、模拟设计、逻辑综合、验证和神经形态设计中使用的各种机器学习方法。

本书的主要特色：

• 提供有关VLSI CAD中机器学习的最新信息，用于器件建模，布局验证，良率预测，硅后验证和可靠性;
• 讨论机器学习技术在模拟和数字合成背景下的使用;
• 演示如何将VLSI CAD目标表述为机器学习问题，并对其有效解决方案进行全面处理;
• 讨论收集数据的成本与预测精度之间的权衡，并提供一种在模拟和数字VLSI设计的设计、测试和验证中使用先前数据来降低数据收集成本的方法。

随着半导体行业拥抱认知系统和边缘智能的不断膨胀，这本书可以作为我们的认知结构和方法与支持它们的硬件架构和技术之间存在渗透的预兆和例子。 我们理应牢记VLSI CAD的成功故事，并认真寻求无形之手的帮助，以便我们未来的认知系统用于设计更强大的认知系统。这本书与从计算到认知的持续转变非常吻合，我非常高兴地向所有积极参与这一激动人心的转变的人推荐这本书。