【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例通常涉及电子设计自动化，以及更具体地，涉及用于将电子装置的电子电路放置到电子设计空间上的计算机系统、方法及计算机网络。
技术介绍
1、由于不断增加的设计约束和错综复杂的物理效应，将模拟电路放置在集成电路(integrated circuit，ic)装置上的过程一直是长期存在的难题。这个过程是劳动密集型和耗时的，其随着ic装置上的元件随着时间的推移变得越来越小，这种情况只会变得更糟。电子设计自动化(electronic design automation，eda)，也称为电子计算机辅助设计(electronic computer-aided design，ecad)，可用于最大限度地减少电子装置设计的难度。电子设计人员可以使用许多电子设计软件工具来设计、仿真、分析和验证电子电路的集成电路和/或印刷电路板。eda代表了可用于这些设计人员开发电子电路的集成电路和/或印刷电路板的一类软件工具。电子设计人员使用这些软件工具(包括eda)将电子电路的电气元件、机械元件和/或机电元件放置在集成电路和/或印刷电路板的专用空间(也称为电子设计空间(electronic design real estate))内，以确定这些元件的架构设计布局(architectural design placement)。然而，电子设计软件工具常常需要电子设计人员手动将电子电路的这些元件绘制到电子设计空间上。这种手工制图在模拟集成电路和/或模拟印刷电路板的设计中尤其普遍，而这通常非常容易出错且非常耗时。
技术实现思路b>
1、有鉴于此，本专利技术的目的之一在于提供一种用于架构设计布局的计算机系统、方法及计算机网络，以解决上述问题。
2、以下
技术实现思路
仅是说明性的，而无意于以任何方式进行限制。即，提供以下概述来介绍本文描述的新颖和非显而易见的技术的概念，重点，益处和优点。选择的实施方式在下面的详细描述中进一步描述。因此，以下
技术实现思路
既不旨在标识所要求保护的主题的必要特征，也不旨在用于确定所要求保护的主题的范围。
3、第一方面，本专利技术提供了一种用于将电子装置的电子电路放置到电子设计空间上的计算机系统，其中，该计算机系统包括存储器和处理器，该存储器存储多个电子设计软件工具，以及，该处理器被配置为实施该多个电子设计软件工具，该电子设计软件工具在由该处理器实施时，该处理器被配置为：评估元启发式算法，以提供用于将该电子电路从该电子电路在电子设计空间上的初始布局放置到该电子设计空间上的第一多个可能解；利用该第一多个可能解训练基于模型的强化学习(rl)算法的一个或多个概率函数；利用该一个或多个概率函数评估该基于模型的rl算法，以将该电子电路放置到该电子设计空间上来确定第一架构设计布局。
4、在一些实施例中，该电子设计软件工具在由该处理器实施时，该处理器还被配置为：为该元启发式算法提供该第一架构设计布局；评估该元启发式算法，以提供用于将该电子电路从该第一架构设计布局放置到该电子设计空间上的第二多个可能解；利用该第二多个可能解训练该一个或多个概率函数；以及，利用该一个或多个概率函数评估该基于模型的rl算法，以将该电子电路放置到该电子设计空间上来确定第二架构设计布局。
5、在一些实施例中，该元启发式算法包括模拟退火算法，以及，该基于模型的rl算法包括muzero rl算法。
6、在一些实施例中，该电子设计软件工具在由该处理器实施时，该处理器被配置为：将该第一多个可能解分解为由该元启发式算法执行的用以确定该第一多个可能解的多个状态和多个动作，以提供布局数据的多个轨迹。
7、在一些实施例中，该电子设计软件工具在由该处理器实施时，该处理器被配置为：估计在该多个状态上执行该多个动作的多个概率分布，以基于该一个或多个概率函数确定策略函数。
8、在一些实施例中，该电子设计软件工具在由该处理器实施时，该处理器被配置为：将该第一多个可能解还分解为与该布局数据的多个轨迹相关联的多个最终奖励分数；以及，使用回溯算法从该多个最终奖励分数开始来估计在该多个状态上执行该多个动作的多个预期奖励。
9、在一些实施例中，该电子设计软件工具在由该处理器实施时，该处理器被配置为：基于该一个或多个概率函数估计价值函数，使其近似等于在该多个状态中时执行该多个动作的该多个预期奖励与在该多个状态中时选择该多个动作的概率的多个乘积之和。
10、第二方面，本专利技术提供了一种用于将电子装置的多个模拟模块放置到电子设计空间上的方法，其中，该方法包括：计算机系统评估仿真退火算法，以提供用于将该多个模拟模块从该多个模拟模块在该电子设计空间上的初始布局放置到该电子设计空间的多个放置位置上的多个可能解；该计算机系统利用该多个可能解训练muzero强化学习(rl)算法的策略函数和价值函数；该计算机系统利用该策略函数和该价值函数评估该muzero rl算法，以将该多个模拟模块放置在该多个放置位置上来确定架构设计布局；以及，该计算机系统通过从该架构设计布局作为该初始布局开始重新评估该模拟退火算法，重新训练该策略函数和该价值函数，以及，利用该策略函数和该价值函数重新评估该muzero rl算法来迭代地增强该架构设计布局。
11、在一些实施例中，该多个模拟模块包括多个模拟电路及其在功能上相互协作以提供该电子装置的多个功能的互连结构。
12、在一些实施例中，该方法还包括：该计算机系统逻辑地交叉该电子设计空间内的一系列的行和该电子设计空间内的多个列，以形成用于放置该多个模拟模块的该多个放置位置。
13、在一些实施例中，该利用多个可能解训练muzero强化学习(rl)算法的策略函数和价值函数的步骤包括：将该多个可能解分解为由该模拟退火算法执行的用来确定该多个可能解的多个状态和多个动作，以提供布局数据的多个轨迹。
14、在一些实施例中，该利用多个可能解训练muzero强化学习(rl)算法的策略函数和价值函数的步骤还包括：估计在该多个状态上执行该多个动作的多个概率分布，以确定该策略函数。
15、在一些实施例中，该利用多个可能解训练muzero强化学习(rl)算法的策略函数和价值函数的步骤还包括：将该多个可能解还分解为与该布局数据的多个轨迹相关联的多个最终奖励分数；以及，使用回溯算法从该多个最终奖励分数开始来估计在该多个状态上执行该多个动作的多个预期奖励。
16、在一些实施例中，该利用多个可能解训练muzero强化学习(rl)算法的策略函数和价值函数的步骤还包括：基于该一个或多个概率函数估计价值函数，使其近似等于在该多个状态中时执行该多个动作的该多个预期奖励与在该多个状态中时选择该多个动作的概率的多个乘积之和。
17、第三方面，本专利技术提供了一种计算机网络，用于将电子装置的电子电路放置到电子设计空间上，以实施电子设计平台，该计算机网络包括电子设计服务器平台和电子设计工作站，该电子设计服务器平台被配置为实施多个电子设计软件工具，该电子设计软件工具在由该电子设计服本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种计算机系统，用于将电子装置的电子电路放置到电子设计空间上，其中，该计算机系统包括存储器和处理器，该存储器存储多个电子设计软件工具，以及，该处理器被配置为实施该多个电子设计软件工具，该电子设计软件工具在由该处理器实施时，该处理器被配置为：
2.如权利要求1所述的计算机系统，其特征在于，该电子设计软件工具在由该处理器实施时，该处理器还被配置为：
3.如权利要求1所述的计算机系统，其特征在于，该元启发式算法包括模拟退火算法，以及，该基于模型的RL算法包括MuZero RL算法。
4.如权利要求1所述的计算机系统，其特征在于，该电子设计软件工具在由该处理器实施时，该处理器被配置为：将该第一多个可能解分解为由该元启发式算法执行的用以确定该第一多个可能解的多个状态和多个动作，以提供布局数据的多个轨迹。
5.如权利要求4所述的计算机系统，其特征在于，该电子设计软件工具在由该处理器实施时，该处理器被配置为：估计在该多个状态上执行该多个动作的多个概率分布，以基于该一个或多个概率函数确定策略函数。
6.如权利要求4所述的计算机系统，
7.如权利要求6所述的计算机系统，其特征在于，该电子设计软件工具在由该处理器实施时，该处理器被配置为：基于该一个或多个概率函数估计价值函数，使其近似等于在该多个状态中时执行该多个动作的该多个预期奖励与在该多个状态中时选择该多个动作的概率的多个乘积之和。
8.一种方法，用于将电子装置的多个模拟模块放置到电子设计空间上，其中，该方法包括：
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，该多个模拟模块包括多个模拟电路及其在功能上相互协作以提供该电子装置的多个功能的互连结构。
10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，该方法还包括：
11.如权利要求8所述的方法，其特征在于，该利用多个可能解训练MuZero强化学习RL算法的策略函数和价值函数的步骤包括：将该多个可能解分解为由该模拟退火算法执行的用来确定该多个可能解的多个状态和多个动作，以提供布局数据的多个轨迹。
12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，该利用多个可能解训练MuZero强化学习RL算法的策略函数和价值函数的步骤还包括：估计在该多个状态上执行该多个动作的多个概率分布，以确定该策略函数。
13.如权利要求11所述的方法，其特征在于，该利用多个可能解训练MuZero强化学习RL算法的策略函数和价值函数的步骤还包括：
14.如权利要求13所述的方法，其特征在于，该利用多个可能解训练MuZero强化学习RL算法的策略函数和价值函数的步骤还包括：基于该一个或多个概率函数估计价值函数，使其近似等于在该多个状态中时执行该多个动作的该多个预期奖励与在该多个状态中时选择该多个动作的概率的多个乘积之和。
15.一种计算机网络，用于将电子装置的电子电路放置到电子设计空间上，以实施电子设计平台，该计算机网络包括电子设计服务器平台和电子设计工作站，该电子设计服务器平台被配置为实施多个电子设计软件工具，该电子设计软件工具在由该电子设计服务器平台实施时，该电子设计服务器平台被配置为：
16.如权利要求15所述的计算机网络，其特征在于，该电子设计工作站被配置为实施图形用户接口GUI以与该电子设计服务器平台交互，以及，该GUI在由该电子设计工作站实施时，该电子设计工作站被配置为：将输入数据和信息发送到该电子设计服务器平台，其中，该输入数据和信息将由该电子设计服务器平台用来实施该电子设计平台；或者，从该电子设计服务器平台接收该电子设计服务器平台在实施该电子设计平台时确定出来的输出数据和信息。
17.如权利要求15所述的计算机网络，其特征在于，该电子设计软件工具在由该电子设计服务器平台实施时，该电子设计服务器平台被进一步配置为：逻辑地交叉该电子设计空间内的一系列的行和该电子设计空间内的多个列，以形成用于放置该多个模拟模块的该多个放置位置。
18.如权利要求15所述的计算机网络，其特征在于，该电子设计软件工具在由该电子设计服务器平台实施时，该电子设计服务器平台被配置为：将该多个可能解分解为由该元启发式算法执行的用来确定该多个可能解的多个状态和多个动作，以提供布局数据的多个轨迹。
19.如权利要求15所述的计算机网络，其特征在于，该电子设计软件工具在由该电子设计服务器平台实施时，该电子设计服务器平台被配置为：估计在该多个状态上执行该多个动作的多个概率分布，以确定该策略函数。
20.如权利要求15所述的...
【技术特征摘要】
1.一种计算机系统，用于将电子装置的电子电路放置到电子设计空间上，其中，该计算机系统包括存储器和处理器，该存储器存储多个电子设计软件工具，以及，该处理器被配置为实施该多个电子设计软件工具，该电子设计软件工具在由该处理器实施时，该处理器被配置为：
2.如权利要求1所述的计算机系统，其特征在于，该电子设计软件工具在由该处理器实施时，该处理器还被配置为：
3.如权利要求1所述的计算机系统，其特征在于，该元启发式算法包括模拟退火算法，以及，该基于模型的rl算法包括muzero rl算法。
4.如权利要求1所述的计算机系统，其特征在于，该电子设计软件工具在由该处理器实施时，该处理器被配置为：将该第一多个可能解分解为由该元启发式算法执行的用以确定该第一多个可能解的多个状态和多个动作，以提供布局数据的多个轨迹。
5.如权利要求4所述的计算机系统，其特征在于，该电子设计软件工具在由该处理器实施时，该处理器被配置为：估计在该多个状态上执行该多个动作的多个概率分布，以基于该一个或多个概率函数确定策略函数。
6.如权利要求4所述的计算机系统，其特征在于，该电子设计软件工具在由该处理器实施时，该处理器被配置为：
7.如权利要求6所述的计算机系统，其特征在于，该电子设计软件工具在由该处理器实施时，该处理器被配置为：基于该一个或多个概率函数估计价值函数，使其近似等于在该多个状态中时执行该多个动作的该多个预期奖励与在该多个状态中时选择该多个动作的概率的多个乘积之和。
8.一种方法，用于将电子装置的多个模拟模块放置到电子设计空间上，其中，该方法包括：
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，该多个模拟模块包括多个模拟电路及其在功能上相互协作以提供该电子装置的多个功能的互连结构。
10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，该方法还包括：
11.如权利要求8所述的方法，其特征在于，该利用多个可能解训练muzero强化学习rl算法的策略函数和价值函数的步骤包括：将该多个可能解分解为由该模拟退火算法执行的用来确定该多个可能解的多个状态和多个动作，以提供布局数据的多个轨迹。
12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，该利用多个可能解训练muzero强化学习rl算法的策略函数和价值函数的步骤还包括：估计在该多个状态上执行该多个动作的多个概率分布，以确定该策略函数。
13.如权利要求11所述的方法，其特征在于，该利用多个可能解训练muzero强化学习rl算法的...
【专利技术属性】
技术研发人员：张为皓，杨凯恩，赵高逸，陈俞勋，江振锋，蔡燕旻，刘绍龙，叶家順，王文选，蔡佳侑，赖钦堂，沈洪浩，
申请(专利权)人：联发科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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