基于视觉强化学习的数字芯片全局布局方法
Visual-based reinforcement learning for digital chip global placement
上海电力大学 电子与信息工程学院, 上海 201306
摘要
在数字芯片后端设计中，全局布局需要同时兼顾线长与合法化，是一个组合优化问题。传统的退火算法或者遗传算法耗时且容易陷入局部最优，目前强化学习的解决方案也很少利用布局的整体视觉信息。为此，提出一种融合视觉信息的强化学习方法实现端到端的全局布局。在全局布局中，将电路网表信息映射为多个图像级特征，采用卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）和图卷积网络（graph convolutional network，GCN）将图像特征和网表信息相融合，设计了一整套策略网络和价值网络，实现对全局布局的全面分析和优化。在ISPD2005基准电路上进行实验，结果证明设计的网络收敛速度加快7倍左右，布局线长减少10%~32%，重叠率为0%，可为数字芯片全局布局任务提供高效合理的方案。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62105196)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.08.0385
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第4期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1270-1274
文章编号: 1001-3695(2024)04-046-1270-05
发布历史
[2023-11-01] 优先出版
[2024-04-05] 印刷出版
引用本文
徐樊丰, 仝明磊. 基于视觉强化学习的数字芯片全局布局方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (4): 1270-1274. (Xu Fanfeng, Tong Minglei. Visual-based reinforcement learning for digital chip global placement [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (4): 1270-1274. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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