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申请/专利权人：深圳鸿芯微纳技术有限公司

摘要：本申请公开了一种电路时延预测方法、装置、终端设备和可读存储介质。该方法包括：获取电路的第i个net对应的第i个RC网络，1≤i≤I，I为所述电路中的net的总数；基于所述第i个RC网络确定第i个图连接矩阵和第i个特征向量矩阵；利用所述第i个图连接矩阵和所述第i个特征向量矩阵预测所述第i个RC网络的时延。本申请的图连接矩阵包括待预测布线结构中各个路径之间的关系，特征向量矩阵包括待预测布线结构中各个节点的常见属性，进而基于图连接矩阵和特征向量矩阵可以实现对待预测布线结构的准确预测，并且预测速度更快。

主权项：1.一种电路时延预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取电路的第i个net对应的第i个RC网络，1≤i≤I，I为所述电路中的net的总数；基于所述第i个RC网络确定第i个图连接矩阵和第i个特征向量矩阵；利用所述第i个图连接矩阵和所述第i个特征向量矩阵预测所述第i个RC网络的时延；其中，所述基于所述第i个RC网络确定第i个图连接矩阵，包括：为所述第i个RC网络中的各个节点添加标签；基于所述第i个RC网络中的信号流向从所述各个节点中确定信号输出节点；将接收第j个信号输出节点输出信号的节点作为所述第j个信号输出节点的相关信号输入节点，1≤j≤J，J为所述第i个RC网络中信号输出节点的总数；基于各个节点的标签和各个信号输出节点的相关信号输入节点确定第i个图连接矩阵；其中，基于所述第i个RC网络确定第i个特征向量矩阵，包括：利用EDA工具确定所述第i个RC网络中的各个引脚节点的压摆率；确定与第k个非引脚节点相关的引脚节点，并基于所述相关的引脚节点的压摆率对第k个非引脚节点的压摆率进行赋值，所述与第k个非引脚节点相关的引脚节点为与所述第k个非引脚节点属于同一路径的引脚节点，1≤k≤K，K为所述第i个RC网络中非引脚节点的总数；基于各个节点的相关电容确定所述各个节点的电容值参数，所述引脚节点的相关电容包括引脚电容和连线电容，所述非引脚节点的相关电容包括连线电容；基于所述各个节点的连线电阻确定所述各个节点的电阻值参数；基于所述各个节点的压摆率、各个节点的电容值参数和各个节点的电阻值参数确定第i个特征向量矩阵；其中，所述利用所述第i个图连接矩阵和所述第i个特征向量矩阵预测所述第i个RC网络的时延，包括：预先获取多个RC网络，并确定每一个RC网络的图连接矩阵和特征向量矩阵；确定各个RC网络的实际时延，并将各个RC网络的实际时延作为各个图连接矩阵和各个特征向量矩阵的标签；利用各个带有标签的图连接矩阵和特征向量矩阵对图神经网络进行训练；将所述第i个图连接矩阵和所述第i个特征向量矩阵输入至预先训练完成的图神经网络；利用所述图神经网络预测所述第i个RC网络的时延；其中，所述利用所述图神经网络预测所述第i个RC网络的时延，包括：基于所述第i个图连接矩阵和所述第i个特征向量矩阵聚合每一个节点的特征向量和相邻节点的特征向量以获得各个第一聚合特征向量；利用第一全连接层和第一激活函数对所述各个第一聚合特征向量进行编码以获得各个第一扩维特征向量；聚合每一个节点的第一扩维特征向量和相邻节点的第一扩维特征向量以获得各个第二聚合特征向量；利用第二全连接层和第二激活函数对所述各个第二聚合特征向量进行编码得到各个第二扩维特征向量；对所述各个第二扩维特征向量进行回归处理以预测所述第i个RC网络的时延。

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