주문형 반도체 (ASIC) Floorplan 자동화 - Part I
MakinaRocks의 COP(Combinatorial Optimization Problem) 팀에서는 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC)에서의 소자 배치를 자동화하는 Floorplan Automation 프로젝트를 진행하고 있습니다. 저희는...
Kubeflow/Katib의 안전한 사용과 커뮤니티를 위해 기여하기
마키나락스의 Platform 팀에서는 Kubeflow를 기반으로 하여 ML/DL 모델의 실험과 배포의 간극을 줄이는 MLOps 플랫폼을 개발하고 있습니다. Kubeflow는 ML Workflow 를...
오픈소스(RLlib) 문제 발견부터 컨트리뷰션까지
마키나락스의 OLP(Off-line Programming) 팀에서는 제조 공장에서 사용되는 Multi-Robot Arm의 경로계획(Path Planning) 문제를 강화학습을 이용하여 풀고 있습니다. 경로계획은 다수의 로봇팔이 효과적으로...
실시간 데이터 검증하기
마키나락스는 제조업에서 실시간으로 생산 장비와 공정의 고장 및 이상을 사전에 예측하는 이상탐지 시스템을 제공하고 있습니다. 이상탐지 시스템을 적용하고자 하는 제조...
Chip Placement with Deep Reinforcement Learning
Chip Placement 문제는 반도체 설계 공정 중 하나로 조합 최적화 문제입니다. 이번 포스팅에서는 Chip Placement 문제에 강화학습을 적용한 Google의 Chip...
Chip Placement on FPGA 프로젝트를 소개합니다!
MakinaRocks의 COP(Combinatorial Optimization Problem) 팀에서는 지난 2020년 9월부터 2021년 1월까지 반도체 설계 공정 중 하나인 Placement & Routing에 강화학습을 적용하는...