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申请/专利权人：上海伴芯科技有限公司;复旦大学
摘要：本发明提供了一种基于图神经网络的芯片布图规划方法、装置及存储介质，包括：生成具有最优模块布局的训练数据集；基于变分图自动编码器框架构建模块布局模型；用训练数据集训练模块布局模型，得到训练好的模块布局模型，使之学习到最优模块布局的关键特征；根据目标芯片的电路网表对目标芯片的电路进行电路划分，得到所有模块以及模块之间的互连信息；根据模块之间的互连信息，利用训练好的模块布局模型确定每个模块在目标芯片中的位置。本发明提供的布图规划方法相对传统的数学解析法或构造法具有更快的收敛速度和更强的线长优化能力。
主权项：1.一种基于图神经网络的芯片布图规划方法，其特征在于，包括：生成训练数据集，所述训练数据集的每份样本对应一种最优模块布局，所述样本包括对应的最优模块布局中模块之间的互连信息和各个模块的位置信息；所述最优模块布局为所有符合所述模块之间的互连信息的模块布局中互连总线长最短的布局；基于变分图自动编码器框架构建模块布局模型，所述变分图自动编码器包括编码器和解码器，所述编码器将输入的模块之间的互连信息编码成为一个隐空间的分布，所述解码器根据从所述隐空间抽取的样本预测与所述输入的模块之间的互连信息对应的模块布局中各个模块的位置信息；用所述训练数据集训练所述模块布局模型，得到训练好的模块布局模型；其中包括：计算所述模块布局模型针对所述训练数据集中每个样本的模块之间的互连信息预测的模块布局与所述样本对应的最优模块布局之间的重构损失；计算所述隐空间的分布与高斯分布之间的KL散度；将所述重构损失与所述KL散度组合成为所述模块布局模型的损失函数；根据目标芯片的电路网表对所述目标芯片的电路进行电路划分，得到所有模块以及所述模块之间的互连信息；根据所述模块之间的互连信息，利用所述训练好的模块布局模型确定每个模块在所述目标芯片中的位置。
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权利要求：
百度查询： 上海伴芯科技有限公司 复旦大学 基于图神经网络的芯片布图规划方法、装置及存储介质
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