一种基于强化学习的集成电路布局优化方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202210569376.9
IPC分类号：G06F30/392;G06F30/398;G06F30/27;G06F115/06
申请日期：
2022-05-24
申请人：
广东工业大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于强化学习的集成电路布局优化方法
申请号	CN202210569376.9	申请日期	2022-05-24
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-08-12	公开/公告号	CN114896937A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F30/392	IPC分类号	G;0;6;F;3;0;/;3;9;2;;;G;0;6;F;3;0;/;3;9;8;;;G;0;6;F;3;0;/;2;7;;;G;0;6;F;1;1;5;/;0;6查看分类表>
申请人	广东工业大学	申请人地址	广东省广州市越秀区东风东路729号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	广东工业大学	当前权利人	广东工业大学
发明人	陈学松;张苹;蔡述庭;张丽丽
代理机构	广东广信君达律师事务所	代理人	熊冰

摘要

本发明公开了一种基于强化学习的集成电路布局优化方法，包括确定集成电路的布局区域、各宏单元和标准单元的信息和设计规则；根据布局区域和宏单元的信息，通过强化学习返回布局策略；根据返回的布局策略对所有宏单元进行布局；根据宏单元的布局结合基于电场能的布局方法对所有标准单元进行全局布局；根据得到的全局布局，利用总体布线器进行总体布线；判断强化学习的目标函数是否满足设计目标；不满足设计目标时，更新强化学习的网络参数。本发明在合理的时间内有效处理规模达几万至几百万个单元的布局问题，为超大规模芯片自动布局提供理论依据与解决方案。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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