DrPlace:基于深度学习的可布线性驱动布局算法

摘要：

在集成电路物理设计的布局阶段,针对基于深度学习的布局算法结果可布线性较差的问题,在开源的DREAMPlace算法的基础上提出并实现了一种基于深度学习的可布线性驱动布局算法DrPlace.算法模型在总体上设计并实现了布局器的整体框架,集成了基于深度学习的可布线性驱动总体布局、可布线性驱动的合法化和详细布局.总体布局过程中,在目标函数中加入了引脚密度函数,并实现了基于GPU的引脚密度的关键内核.在ISPD 2011和DAC 2012布局实例上的实验结果表明,该算法与DREAMPlace相比在可布线性上获得了提升,且在运行时间、线长和可布线性方面均优于传统的可布线性驱动布局算法.

关键词：深度学习、布局、可布线性驱动

所属期刊栏目：33

分类号：TP302(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家重点研发计划

在线出版日期：2021-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：624-631