[Google]Nature文章：AI助力6小时完成floorplan

要你命3000 · 发表于 2021-6-18 16:03:53

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最近Google在Nature上发表了论文，使用AI技术，可以在6小时内完成可以媲美人工floorplan。其基本思想如下：
（1）使用图神经网络Edge-GNN，将网表信息编码为低维向量；
（2）使用一系列手段简化设计：
      1、使用hMETIS将网表中的标准单元进行分割，划分为数千个标准单元cluster；
      2、将整个floorplan进行网格化，实验是使用30X30的网格。所有macro和标准单元cluster是放置在网格上的；
      3、当计算wirelength时，假设wire都是从macro或者标准单元cluster的中心出来的
      4、计算routing congestion时，仅考虑拥塞程度前10%的grid cell
（3）使用强化学习方法，一次放置一个macro（从大到小），完成所有macro放置，最后使用Force-Direct的方法将所有其他标准单元cluster进行放置；
（4）完成后，将所有macro对齐到power grid，然后固定所有macro位置，使用商用EDA工具对标准单元进行place，最后评估结果。

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当然，这距离各种媒体转发时鼓吹的“6小时完成芯片设计”，为时尚早。目前论文只是说6小时能够给出媲美人工的floorplan结果。后续的detail placement、CTS、routing、各种check，还早呢。

A graph placement methodology for fast chip design.pdf (7.27 MB, 下载次数: 92 )