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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开基于GNN‑Transformer的逻辑综合电路面积预测方法，该方法包括：构建逻辑综合电路面积预测数据集，所述数据集RTLverilog描述的电路，以及由逻辑综合工具提供的一系列优化算子排列组成的优化序列，以及电路综合后的面积作为标签；构建基于GNN‑Transformer的逻辑综合电路面积预测模型。本发明通过利用来自电路和优化序列的时空信息，并考虑了不同规模电路的数据标签跨度大对模型训练产生的影响，能够对不同规模电路进行更加精确的预测。
主权项：1.基于GNN-Transformer的逻辑综合电路面积预测方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤S1：构建逻辑综合电路面积预测数据集，并将数据集划分成训练集、验证集和测试集；所述数据集包含输入数据和标签数据；输入数据包含RTLverilog描述的电路，以及由逻辑综合工具提供的多个优化算子排列组成的优化序列，标签数据采用电路逻辑综合后的面积；步骤S2：对输入数据和标签数据进行预处理；步骤S3：构建基于GNN-Transformer的逻辑综合电路面积预测模型，并利用预处理后的数据集进行训练、验证和测试；所述基于GNN-Transformer的逻辑综合电路面积预测模型包括增强GNN模块、Transformer模块和分类器；所述增强GNN模块用于学习电路的结构特征；所述Transformer模块用于学习优化序列的时间特征；所述分类器用于将电路的结构特征和优化序列的时间特征进行拼接，然后进行分类预测；步骤S4：利用训练、验证和测试好的基于GNN-Transformer的逻辑综合面积预测模型，进行电路的逻辑综合面积预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 基于GNN-Transformer的逻辑综合电路面积预测方法
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