超大规模集成电路结构布局的优化方法、系统和电子设备技术方案

本申请涉及超大规模集成电路的领域，其具体地公开了一种超大规模集成电路结构布局的优化方法、系统和电子设备，其对芯片布局图进行网格化，以确定所示芯片布局图上各个模块对应的网格位置，同时利用卷积神经网络模型来提取出所述相应模块之间的关联特征并进行空间编码，以得到符合电流密度的空间关系的特征表示，进一步计算连通域内的各位置对应的水平方向和垂直方向上的块电阻特征值，再基于空间路径效应对所述每个位置进行电压降模型的计算以得到电压降特征矩阵，进而得到更为准确的分类结果。这样，可以对所述芯片布局图时是否满足所述各模块的电压降条件进行准确地判断，从而使得制造出的集成电路性能更高。而使得制造出的集成电路性能更高。而使得制造出的集成电路性能更高。

【技术实现步骤摘要】
超大规模集成电路结构布局的优化方法、系统和电子设备


[0001]本专利技术涉及超大规模集成电路的领域，且更为具体地，涉及一种超大规 模集成电路结构布局的优化方法、系统和电子设备。

技术介绍

[0002]随着超大规模集成电路的飞速发展，越来越多的模块被集成到同一块芯 片上，基于分级的设计流程已成为必然趋势，因此，平面布局规划越来越重 要。布局阶段要根据集成电路逻辑图的连接信息，把逻辑图中的逻辑单元版 图、标准单元或者宏模块放置在芯片合适的位置上，布线阶段要将这些单元 按逻辑信号进行互连。
[0003]特别地，随着集成电路工艺发展，工作电压降低，功耗密度增加，电源 网络压降的问题越来越突出。因此，期待在平面布局规划布局阶段考虑电压 降约束，以在物理设计初期解决电网降问题，进而加快物理设计的收敛。
[0004]具体地，电源网络的电压降是由于电流经过电源网络上的电阻而引起 的，随着集成电路的不断发展，特征尺寸越来越小，工作频率越来越高，芯 片上的电流密度和连线长度都随之增加，这带来了更大的电压降。同时工作 电压不断降低，使得正常工作的最大容许电压降在不断降低。电压降问题将 随着工艺的发展而越来越突出，很快将成为制约集成电路性能的关键因素之 一。因此，为了解决此类问题，期望一种超大规模集成电路结构布局的优化 方法。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种超 大规模集成电路结构布局的优化方法、系统和电子设备，其对芯片布局图进 行网格化，以确定所示芯片布局图上各个模块对应的网格位置，同时利用卷 积神经网络模型来提取出所述相应模块之间的关联特征并进行空间编码，以 得到符合电流密度的空间关系的特征表示，进一步计算连通域内的各位置对 应的水平方向和垂直方向上的块电阻特征值，再基于空间路径效应对所述每 个位置进行电压降模型的计算以得到电压降特征矩阵，进而得到更为准确的 分类结果。这样，可以对所述芯片布局图时是否满足所述各模块的电压降条 件进行准确地判断，从而使得制造出的集成电路性能更高。
[0006]根据本申请的一个方面，提供了一种超大规模集成电路结构布局的优化 方法，其包括：
[0007]获取芯片布局图；
[0008]对所述芯片布局图基于块模块的网格化处理并基于所述芯片布局图中 各个块模块与电源引脚之间在电源地线网络上的距离来构造初始距离矩阵；
[0009]使用卷积神经网络对所述初始距离矩阵进行空间编码以获得用于表示 电流密度的空间关系的特征分布的编码距离矩阵；
[0010]以所述编码距离矩阵中各个位置的特征值中的最大值作为最大值对所 述编码距
离矩阵中各个位置的特征值进行基于最大值的归一化处理以获得 电流密度特征矩阵；
[0011]基于所述编码距离矩阵来构造电阻特征矩阵；
[0012]计算所述电阻特征矩阵中各个位置在其水平方向和垂直方向上的其他 位置的特征值的分布确定该位置的连通域，并以该位置的所述连通域中个位 置的特征值来作为该位置对应的水平方向和垂直方向上的块电阻特征值，以 获得块电阻特征值特征矩阵；
[0013]基于所述电流密度特征矩阵中各个位置的特征值，计算所述块电阻特征 值特征矩阵中的各个位置的电压降特征值，以获得电压降特征矩阵；以及
[0014]将所述电压降特征矩阵输入分类器以获得用于表示芯片布局图是否满 足各模块的电压降条件的分类结果。
[0015]在上述超大规模集成电路结构布局的优化方法中，对所述芯片布局图基 于块模块的网格化处理并基于所述芯片布局图中各个块模块与电源引脚之 间在电源地线网络上的距离来构造初始距离矩阵，包括：对所述芯片布局图 进行网格化处理以确定所述芯片布局图中各个块模块的网格位置；以及，在 对应的所述网格位置中填入对应的所述块模块与所述电源引脚之间在电源 地线网络上的距离以获得所述初始距离矩阵。
[0016]在上述超大规模集成电路结构布局的优化方法中，使用卷积神经网络对 所述初始距离矩阵进行空间编码以获得用于表示电流密度的空间关系的特 征分布的编码距离矩阵，包括：所述卷积神经网络除最后一层以外的其他层 以如下公式对所述初始距离矩阵进行空间编码以获得特征图，其中，所述公 式为：
[0017]f
i
＝active(N
i
×
f
i
‑1+B
i
)
[0018]其中，f
i
‑1为第i层卷积神经网络的输入，f
i
为第i层卷积神经网络的 输出，N
i
为第i层卷积神经网络的过滤器，且B
i
为第i层神经网络的偏置矩 阵，active表示非线性激活函数；以及，所述卷积神经网络的最后一层对所 述特征图进行沿通道维度的全局池化处理以获得所述编码距离矩阵。
[0019]在上述超大规模集成电路结构布局的优化方法中，基于所述编码距离矩 阵来构造电阻特征矩阵，包括：将所述编码距离矩阵中各个位置的特征值作 为所述电阻特征矩阵中各个位置的节点电阻特征值，以获得所述电阻特征矩 阵。
[0020]在上述超大规模集成电路结构布局的优化方法中，基于所述电流密度特 征矩阵中各个位置的特征值，计算所述块电阻特征值特征矩阵中的各个位置 的电压降特征值，以获得电压降特征矩阵，包括：基于所述电流密度特征矩 阵中各个位置的特征值，以如下公式计算所述块电阻特征值特征矩阵中的各 个位置的电压降特征值，以获得所述电压降特征矩阵；
[0021]其中，所述公式为：
[0022][0023]其中J
x，y
是所述电流密度特征矩阵中的相应位置的特征值，W
c
和H
c
分别 是预定位置在宽度和高度维度上的路径距离，且，R
sx
和R
sy
分别是该位置对 应的水平方向和垂直方向上的块电阻特征值。
[0024]在上述超大规模集成电路结构布局的优化方法中，如果电源位置为 (x0，y0)，则W
c
＝(x
‑
x0)/W，且H
c
＝(y
‑
y0)/H。
[0025]在上述超大规模集成电路结构布局的优化方法中，将所述电压降特征矩 阵输入分类器以获得用于表示芯片布局图是否满足各模块的电压降条件的 分类结果，包括：使用所述分类器的多个全连接层对所述电压降特征矩阵进 行全连接编码以获得分类特征向量；将所述分类特征向量输入所述分类器的 Softmax分类函数以获得所述芯片布局图满足各模块的电压降条件的第一概 率和芯片布局图不满足各模块的电压降条件的第二概率；以及，基于所述第 一概率和所述第二概率的比较，确定所述分类结果。
[0026]根据本申请的另一方面，提供了一种超大规模集成电路结构布局的优化 系统，其包括：
[0027]布局图获取单元，用于获取芯片布局图；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种超大规模集成电路结构布局的优化方法，其特征在于，包括：获取芯片布局图；对所述芯片布局图基于块模块的网格化处理并基于所述芯片布局图中各个块模块与电源引脚之间在电源地线网络上的距离来构造初始距离矩阵；使用卷积神经网络对所述初始距离矩阵进行空间编码以获得用于表示电流密度的空间关系的特征分布的编码距离矩阵；以所述编码距离矩阵中各个位置的特征值中的最大值作为最大值对所述编码距离矩阵中各个位置的特征值进行基于最大值的归一化处理以获得电流密度特征矩阵；基于所述编码距离矩阵来构造电阻特征矩阵；计算所述电阻特征矩阵中各个位置在其水平方向和垂直方向上的其他位置的特征值的分布确定该位置的连通域，并以该位置的所述连通域中个位置的特征值来作为该位置对应的水平方向和垂直方向上的块电阻特征值，以获得块电阻特征值特征矩阵；基于所述电流密度特征矩阵中各个位置的特征值，计算所述块电阻特征值特征矩阵中的各个位置的电压降特征值，以获得电压降特征矩阵；以及将所述电压降特征矩阵输入分类器以获得用于表示芯片布局图是否满足各模块的电压降条件的分类结果。2.根据权利要求1所述的超大规模集成电路结构布局的优化方法，其中，对所述芯片布局图基于块模块的网格化处理并基于所述芯片布局图中各个块模块与电源引脚之间在电源地线网络上的距离来构造初始距离矩阵，包括：对所述芯片布局图进行网格化处理以确定所述芯片布局图中各个块模块的网格位置；以及在对应的所述网格位置中填入对应的所述块模块与所述电源引脚之间在电源地线网络上的距离以获得所述初始距离矩阵。3.根据权利要求2所述的超大规模集成电路结构布局的优化方法，其中，使用卷积神经网络对所述初始距离矩阵进行空间编码以获得用于表示电流密度的空间关系的特征分布的编码距离矩阵，包括：所述卷积神经网络除最后一层以外的其他层以如下公式对所述初始距离矩阵进行空间编码以获得特征图，其中，所述公式为：f
i
＝active(N
i
×
f
i
‑1+B
i
)其中，f
i
‑1为第i层卷积神经网络的输入，f
i
为第i层卷积神经网络的输出，N
i
为第i层卷积神经网络的过滤器，且B
i
为第i层神经网络的偏置矩阵，active表示非线性激活函数；以及所述卷积神经网络的最后一层对所述特征图进行沿通道维度的全局池化处理以获得所述编码距离矩阵。4.根据权利要求3所述的超大规模集成电路结构布局的优化方法，其中，基于所述编码距离矩阵来构造电阻特征矩阵，包括：将所述编码距离矩阵中各个位置的特征值作为所述电阻特征矩阵中各个位置的节点电阻特征值，以获得所述电阻特征矩阵。5.根据权利要求4所述的超大规模集成电路结构布局的优化方法，其中，基于所述电流
密度特征矩阵中各个位置的特征值，计算所述块电阻特征值特征矩阵中的各个位置的电压降特征值，以获得电压降特征矩阵，包括：基于所述电流密度特征矩阵中各个位置的特征值，以如下公式计算所述块电阻特征值特征矩阵中的各个位置的电压降特征值，以获得所述电压降特征矩阵；其中，所述公式为：其中J
x，y
是所述电流密度特征矩阵中的相应位置的特征值，W
...

【专利技术属性】
技术研发人员：金宣黄，李运勇，
申请(专利权)人：瑞安市和乐电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：