当前位置: 首页 > 专利查询>中山大学专利>正文

基于强化学习的芯片版图设计方法、系统、装置与介质制造方法及图纸

技术编号:40468082 阅读:22 留言:0更新日期:2024-02-22 23:22
本申请公开了一种基于强化学习的芯片版图设计方法、系统、装置和存储介质。方法包括获取芯片画布的第一状态;将第一状态输入强化学习布局模型,得到第二状态、第一布局动作以及第一全局布线长度以及第一拥塞和密度的加权和,并比较链各个全局布线长度以及比较两个拥塞和密度的加权和;若第一全局布线长度大于预设的全局布线长度或者第一拥塞和密度的加权和大于预设的拥塞和密度的加权和,将当前得到的第二状态作为新的第一状态,并返回上述步骤,直至第一全局布线长度以及第一拥塞和密度的加权和小于预设的长度以及加权和,得到芯片版图;芯片版图由若干个布局动作进行布局得到。本方法可以节约时间成本。本申请可广泛应用于集成电路技术领域。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及集成电路,尤其是一种基于强化学习的芯片版图设计方法、系统、装置与存储介质。


技术介绍

1、现有技术中,芯片布局放置主要可以分为三类:基于分区的方法、基于随机的方法与基于优化的方法。基于分区的方法如其名,依照递归的思想,将芯片画布分为一个个区域,将大芯片画布的放置问题转化为小芯片画布上的放置问题,从而降低整体放置的复杂度。但是分区的方法往往很难考虑全局放置的质量,低质量早期分区会导致低质量全局放置解,很难扩展到现代大规模集成电路放置中。

2、基于随机的方法主要是由爬山算法兴起,进而发展到拥有跳出局部最优解能力的模拟退火算法,并成为基于随机算法的主流。模拟退火算法借鉴了冶金中的退火思想,旨在临时选择一个更差的解,以此跳出局部最优解。基于随机的方法在小规模电路方面实现了不错的效果,但由于其时间成本太过庞大,无法作用于大规模的电路。

3、基于优化的方法由近代提出,主要是将放置问题转化为一个优化问题,寻找多个目标中的一个加权最优解。例如google在标准单元放置中所使用的力导向算法,将电路器件之间建模为类弹簧系统,通过引力与斥力寻找本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于强化学习的芯片版图设计方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述一种基于强化学习的芯片版图设计方法,其特征在于,所述强化学习布局模型包括第一通道、第二通道、第三通道,第四通道、第五通道以及第六通道;所述第一通道以及所述第二通道用于生成版图被占用的结果;所述第三通道用于生成版图布局轨迹;第四通道用于生成当前要布局的器件的长度,所述第五通道用于生成当前要布局的器件的宽度,所述第六通道用于生成当前器件的编号。

3.根据权利要求1所述一种基于强化学习的芯片版图设计方法,其特征在于,所述强化学习布局模型包括策略网络以及环境,所述将所述第一状态输入强化学习布...

【技术特征摘要】

1.一种基于强化学习的芯片版图设计方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述一种基于强化学习的芯片版图设计方法,其特征在于,所述强化学习布局模型包括第一通道、第二通道、第三通道,第四通道、第五通道以及第六通道;所述第一通道以及所述第二通道用于生成版图被占用的结果;所述第三通道用于生成版图布局轨迹;第四通道用于生成当前要布局的器件的长度,所述第五通道用于生成当前要布局的器件的宽度,所述第六通道用于生成当前器件的编号。

3.根据权利要求1所述一种基于强化学习的芯片版图设计方法,其特征在于,所述强化学习布局模型包括策略网络以及环境,所述将所述第一状态输入强化学习布局模型,得到第二状态、第一布局动作以及第一全局布线长度以及第一拥塞和密度的加权和这一步骤,具体包括:

4.根据权利要求3所述一种基于强化学习的芯片版图设计方法,其特征在于,所述将所述第一状态和所述第一动作送入到所述环境,生成第一全局布线长度以及第一拥塞和密度的加权和这一步骤,具体包括:

5.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员:胡建国沈圣智王雨禾潘家锴黄文俊黄宇轩丁颜玉
申请(专利权)人:中山大学
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1