模拟版图中基于即时分割的N阱区域规划

在模拟电路后端版图设计中,合理规划N阱区域对于版图布局和布线的紧凑性至关重要。针对模拟版图中的N阱区域规划问题,提出了一个基于即时分割算法的N阱区域规划框架。提出WellSegNet-阱区域分割网络利用自建类模拟版图数据集生成N阱的初始约束区域,有效解决了版图样本不够的问题;提出了一种在约束区域内操作的精准规划算法,以使生成的N阱遵循工艺设计规则,得到具有可用电路性能的N阱区域;提出了一套评估标准对生成的N阱区域进行评价。实验结果表明,所提出的算法框架能够生成接近手工布局的N阱,与基准算法相比,SSIM指标提高了13%,IoU指标提高了16%,为解决模拟电路后端版图设计中的N阱区域规划问题提供了一种有效的解决方案。

基于强化图注意力网络的数字芯片布局方法

在数字芯片设计后端流程中,宏和标准单元的布局是一项耗时的工作,通过机器学习快速有效地提供解决方案能够加快芯片开发的周期,降低人工布局带来的风险;然而布局问题是一个多目标优化问题,目前大多数方法都注重在满足各项指标下最大化减小线长,已换取时钟延迟的降低,忽略了其他指标仍然存在下降的空间,例如良好的拥塞指标有利于降低芯片散热和功耗;针对上述问题,设计一种新的带有密集型奖励函数的深度强化学习框架,将拥塞信息映射到图像中,给出新的特征嵌入模型对版图的全局信息进行多尺度提取,并引入图注意力网络捕获网表的连接关系,采用Advantage Actor Critic(A2C)算法更新策略函数,实现了数字版图的自动布局,并在公共的数字芯片网表基准上验证了该方法的有效性。