Flash-CNNCap: 이미지 매핑을 통한 커패시턴스 추출

연구진은 레이아웃 이미지를 입력으로 하는 Flash-CNNCap을 제안해, 기생 커패시턴스 예측을 이미지-대-이미지 회귀 문제로 바꿨다.

이 방식은 기여 맵을 이용해 전체 커패시턴스 행렬을 O(n²) 대신 O(n)번의 패스로 복원해 추론 효율을 크게 높인다.

U-Net 변형 모델은 CapBench에서 기존 기준과 비슷하거나 더 나은 성능을 보였고, 일부 경우 성능 우위를 달성했다.

또한 DEF-to-SPEF 파이프라인에 통합돼 OpenRCX 대비 유의미한 속도 향상을 보여 EDA 워크플로우에 실용성을 입증했다.