We provide open, transparent implementation and assessment of Google Brain's deep reinforcement learning approach to macro placement and its Circuit Training (CT) implementation in GitHub. We implement in open source key "blackbox" elements of CT, and clarify discrepancies between CT and Nature paper. New testcases on open enablements are developed and released. We assess CT alongside multiple alternative macro placers, with all evaluation flows and related scripts public in GitHub. Our experiments also encompass academic mixed-size placement benchmarks, as well as ablation and stability studies. We comment on the impact of Nature and CT, as well as directions for future research.


翻译:我们提供了谷歌脑神经网络强化学习应用于宏观布局的开放、透明的实现和评估,并在GitHub上实现了CT的关键“黑盒”元素,并澄清了CT与Nature论文之间的差异。我们开发并发布了新的基于开放数据的测试案例。我们将CT与多种替代宏观布局器进行了评估,并在GitHub上公开了所有评估流程和相关脚本。我们的实验还包括学术混合大小的布局基准测试以及消融和稳定性研究。我们评论了Nature和CT的影响,以及未来研究的方向。

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强化学习(RL)是机器学习的一个领域,与软件代理应如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的概念有关。除了监督学习和非监督学习外,强化学习是三种基本的机器学习范式之一。 强化学习与监督学习的不同之处在于,不需要呈现带标签的输入/输出对,也不需要显式纠正次优动作。相反,重点是在探索(未知领域)和利用(当前知识)之间找到平衡。 该环境通常以马尔可夫决策过程(MDP)的形式陈述,因为针对这种情况的许多强化学习算法都使用动态编程技术。经典动态规划方法和强化学习算法之间的主要区别在于,后者不假设MDP的确切数学模型,并且针对无法采用精确方法的大型MDP。

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