【技术实现步骤摘要】
本申请属于电子设计自动化(electronic design automation，eda)，尤其涉及一种电路编码器的训练方法、应用方法、终端设备及存储介质。
技术介绍
1、随着集成电路复杂度的增加，eda工具在提升设计效率和优化设计质量方面起到了至关重要的作用。近年来，机器学习(machine learning，ml)技术在eda领域得到了广泛应用，通过数据驱动的方法，实现了设计流程中的诸多自动化任务。现有的ml方法在eda设计中通常是针对特定任务开发的，这意味着，每一个设计任务(例如，时序预测、面积预测、功耗估算等)都需要单独构建、训练和优化相应的ml模型，这种方法不仅耗时耗力，且难以在多个任务之间复用已有的模型和数据。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例提供了一种电路编码器的训练方法、应用方法、终端设备及存储介质，以解决现有的机器学习方法针对每一个eda设计任务都需要单独构建、训练和优化相应的ml模型，耗时耗力且难以在多个任务之间复用已有的模型和数据的问题。
2、本...
【技术保护点】
1.一种电路编码器的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：
2.如权利要求1所述的训练方法，其特征在于，分别将寄存器传输级代码和门级网表转换为图，并提取所述图中节点的特征和边的特征，包括：
3.如权利要求2所述的训练方法，其特征在于，所述寄存器传输级代码对应的图中节点的特征包括操作类型和位宽中的至少一种，所述寄存器传输级代码对应的图中边的特征包括边所连接的节点的操作类型；
4.如权利要求1所述的训练方法，其特征在于，通过自监督预训练任务对电路编码器进行训练，生成在共享潜在空间中跨阶段对齐的所述寄存器传输级代码的嵌入向量和所述门级网...
【技术特征摘要】
1.一种电路编码器的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：
2.如权利要求1所述的训练方法，其特征在于，分别将寄存器传输级代码和门级网表转换为图，并提取所述图中节点的特征和边的特征，包括：
3.如权利要求2所述的训练方法，其特征在于，所述寄存器传输级代码对应的图中节点的特征包括操作类型和位宽中的至少一种，所述寄存器传输级代码对应的图中边的特征包括边所连接的节点的操作类型；
4.如权利要求1所述的训练方法，其特征在于，通过自监督预训练任务对电路编码器进行训练，生成在共享潜在空间中跨阶段对齐的所述寄存器传输级代码的嵌入向量和所述门级网表的嵌入向量，包括：
5.如权利要求4所述的训练方法，其特征在于，所述电路编码器包括图变换器模型；
6.如权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：方闻绩，谢知遥，
申请(专利权)人：香港科技大学深港协同创新研究院深圳福田，
类型：发明
国别省市：
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。