基于神经网络的优化算法在EDA中应用研究进展
Advances of optimization algorithm via neural network computing for EDA
1. 厦门大学 电子科学与技术学院, 福建 厦门 361005
2. 福建省集成电路设计工程技术研究中心, 福建 厦门 361005
摘要
为了应对芯片设计复杂度的提升，电子设计自动化工具和方法也在不断进步。然而，EDA需要协调达到最佳的功率、性能和面积，通常其不能保证最优的解决方案。EDA工具在电路设计阶段包括逻辑综合、布局布线及验证等均属于多目标、多约束的非线性规划求解过程，且为了更好解决求解中的不确定性和易于出现局域极值等难题，基于神经网络的优化算法已被集成到EDA工具的设计流程中。首先对EDA中的优化问题、多目标优化计算及基于神经网络的优化算法进行了简要概述，继而详细梳理了基于神经网络的优化算法在逻辑综合、布局布线及验证等不同设计阶段中的优化求解方法，并阐述了当前研究所面临的挑战与机遇，希望为集成电路自动化设计及相关领域研究提供参考。
基金项目
国家自然科学基金重点项目(61836010)
福建省科技创新平台项目(2023-P-008)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.05.0171
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2025年第42卷 第1期
所属栏目: 综述评论
出版页码: 1-10
文章编号: 1001-3695(2025)01-001-0001-10
发布历史
[2025-01-05] 印刷出版
引用本文
赵晨晖, 贺珊, 刘先明, 等. 基于神经网络的优化算法在EDA中应用研究进展 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (1): 1-10. (Zhao Chenhui, He Shan, Liu Xianming, et al. Advances of optimization algorithm via neural network computing for EDA [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (1): 1-10. )
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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