Analytic annealing for macrocell placement optimization_1000032986377899

资 源 简 介

Analytic annealing for macrocell placement optimization_1000032986377899

详 情 说 明

宏单元布局优化是集成电路物理设计中的关键环节，直接影响到芯片的时序、面积和功耗等指标。传统方法通常采用模拟退火等随机优化技术，但计算成本较高且难以处理现代大规模设计。

解析式退火（Analytic Annealing）是一种结合解析优化与退火思想的混合算法。其核心思想是通过构建连续可微的目标函数，利用梯度下降等解析方法进行快速局部优化，同时引入退火机制跳出局部最优解。

该算法在宏单元布局中主要解决三个关键问题：首先将离散的单元位置表示为连续变量，建立可微的密度和线长目标函数；其次采用分阶段的温度调度策略，初期允许较大位置扰动以探索解空间，后期逐步收敛；最后通过半定规划等技术处理复杂约束条件。

相比传统方法，解析式退火在保持解质量的同时显著减少了迭代次数，特别适用于包含数百个宏单元的大规模设计场景。未来发展方向包括结合机器学习预测初始解、多目标优化框架构建等。