【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字集成电路，更具体地说，它涉及一种基于图神经网络的预路由时序预测系统。
技术介绍
1、在数字集成电路的物理设计与验证中的布局布线等步骤涉及对芯片的多次静态时序分析(sta,static timing analysis)，以识别时序违例路径，并进行迭代修复，保证芯片的逻辑功能的正常工作。值得注意的是，干预阶段越早，优化的空间就越大。但由于精确的静态时序分析需要在布线以后才能获得，而通过前期增大约束时钟抖动幅度等参数与反复进行布线操作来评估优化解决方案对人工成本和计算资源的需求都是极大的，因此，在布线之前进行精确的时序预测显得尤为重要。精确的预路由(pre-routing)时序预测不仅能够避免紧张的布线资源被浪费，同时还可以防止设计中的拥塞现象等，从而加速整个设计流程。
2、随着集成电路规模的不断增加和越来越复杂的约束条件，使传统的通过工艺库模型建立延时计算模型和互联线计算模型的方式对计算量的要求越来越高，再加上sta需要在多个环节进行多次的迭代，因此，开发更加精确与快速的sta方法，对于身处高速迭代的ic(集成...
【技术保护点】
1.一种基于图神经网络的预路由时序预测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络的预路由时序预测系统，其特征在于，所述网络节点嵌入模型包括三个；
3.根据权利要求1或2所述的一种基于图神经网络的预路由时序预测系统，其特征在于，所述网络节点嵌入模型由网络路径前向传播子图和网络路径反向传播子图组成；所述网络路径前向传播子图用于对输入节点特征进行向前传递和拼接。
4.根据权利要求3所述的一种基于图神经网络的预路由时序预测系统，其特征在于，所述网络路径前向传播子图对输入节点特征进行向前传递和拼接，具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于图神经网络的预路由时序预测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图神经网络的预路由时序预测系统，其特征在于，所述网络节点嵌入模型包括三个；
3.根据权利要求1或2所述的一种基于图神经网络的预路由时序预测系统，其特征在于，所述网络节点嵌入模型由网络路径前向传播子图和网络路径反向传播子图组成；所述网络路径前向传播子图用于对输入节点特征进行向前传递和拼接。
4.根据权利要求3所述的一种基于图神经网络的预路由时序预测系统，其特征在于，所述网络路径前向传播子图对输入节点特征进行向前传递和拼接，具体包括：
5.根据权利要求1或2...
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