NYU-MLDA 发布 OpenABC-D 数据集, 应用在 逻辑综合、机器学习 领域

NYU-MLDA 本次发布的数据集 OpenABC-D, 该数据集是一个大规模的标注数据集，它通过结合开源设计与一款领先的开源逻辑综合工具合成而成，包含了87万个And-Inverter-Graphs（AIGs），这些AIGs源自1500次综合运行。数据集的生成流程包括三个阶段：寄存器传输级（RTL）综合、图级别处理以及为机器学习进行的预处理。这一流程不仅能够实现自动化综合脚本生成，还允许用户定义综合脚本。该数据集的规模达到了87万个AIGs，来自1500次综合运行，其任务是利用机器学习进行逻辑综合优化。

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