用于电路设计的基于神经网络的物理综合制造技术

用于电路设计的物理综合可以包括：使用处理器确定(320)与不满足时序要求的电路设计的信号路径有关的特征，使用处理器通过第一神经网络模型处理(330)所述特征，所述第一神经网络模型被训练成指示第一物理综合优化的有效性，以及使用处理器，基于来自所述第一神经网络模型的结果，选择性地执行(335，340)所述信号路径的第一物理综合优化。

Physical synthesis based on neural network for circuit design

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于电路设计的基于神经网络的物理综合
本专利技术涉及集成电路(IC)，更具体地，涉及用于适配于在IC内实施的电路设计的物理综合。
技术介绍
集成电路(IC)可以被实现为执行各种功能。可以对某些IC进行编程以执行指定的功能。可编程的IC的一个示例是现场可编程门阵列(FPGA)。FPGA通常包括可编程单元阵列。这些可编程贴片可包括例如输入/输出模块(IOB)，可配置逻辑模块(CLB)，专用随机存取存储器模块模模块(BRAM)，乘法器，数字信号处理模块模模块(DSP)，处理器，时钟管理器，延迟锁相环(DLL)，等等。每个可编程单元通常包括可编程互连电路和可编程逻辑电路。可编程互连电路通常包括由可编程互连点(PIP)互连的大量不同长度的互连线。可编程逻辑电路使用可编程元件实现用户设计的逻辑，该可编程元件可包括例如函数发生器，寄存器，算术逻辑等。可编程互连和可编程逻辑电路通常通过将配置数据流加载到内部配置存储器单元中来编程，所述内部配置存储器单元限定如何配置可编程元件。可以从存储器(例如，从外部PROM)读取配置数据，或者通过外部设备将配置数据写入FPGA。然后，各个存储器单元的集体状态确定F本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于电路设计的物理综合方法，其特征在于，所述方法包括：使用处理器确定与电路设计的信号路径不满足时序要求有关的特征；使用处理器通过第一神经网络模型处理所述特征，所述第一神经网络模型被训练成指示第一物理综合优化的有效性；以及基于来自所述第一神经网络模型的结果，使用处理器选择性地对所述信号路径执行第一物理综合优化。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2017.01.17 US 15/407,8751.一种用于电路设计的物理综合方法，其特征在于，所述方法包括：使用处理器确定与电路设计的信号路径不满足时序要求有关的特征；使用处理器通过第一神经网络模型处理所述特征，所述第一神经网络模型被训练成指示第一物理综合优化的有效性；以及基于来自所述第一神经网络模型的结果，使用处理器选择性地对所述信号路径执行第一物理综合优化。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过被训练成指示第二物理综合优化的有效性的第二神经网络模型，处理所述特征；以及基于来自所述第二神经网络模型的结果，选择性地将所述第二物理综合优化应用于所述信号路径。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，响应于确定来自所述第一神经网络模型的结果超过阈值，对所述信号路径执行所述第一物理综合优化。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：至少部分地基于通过应用所述第一物理综合优化而对多个训练电路设计的时序关键信号路径的裕量的改善，训练所述第一神经网络模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述信号路径的特征归一化，并将其作为输入提供给所述第一神经网络模型。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信号路径的特征包括所述信号路径的多个负载引脚、所述信号路径的驱动器的多个引脚、或所述信号路径的驱动器的电路元件类型。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：在将所述第一物理综合优化应用到所述信号路径之前执行多个神经网络模型，其中每个神经网络模型对应于特定的物理综合优化；以及基于执行所述多个神经网络模型的结果选择所述第一物理综合优化。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，通过执行所述多个神经网络模型而确定所述物理综合优化中的至少两个应用到所述信号路径的顺序。9....

【专利技术属性】
技术研发人员：A·伍，S·达斯，P·巴苏，
申请(专利权)人：赛灵思公司，
类型：发明
国别省市：美国,US