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超大规模集成电路(VLSI)的布线设计是电子设计自动化(EDA)领域的重要环节,直接影响芯片性能与制造成本。其核心问题可抽象为二分图最优化模型:将数百万个逻辑单元视为二分图顶点,布线通道作为边,通过优化算法在满足电气约束的同时,最小化线长、交叉和层间通孔数量。
典型解决思路分为三阶段: 全局布线阶段采用基于网格的二分图划分,结合线性规划或启发式算法分配布线区域 详细布线阶段运用迷宫算法或A*搜索完成具体路径规划 优化阶段通过迭代改进处理时序收敛和串扰问题
当前技术难点在于处理纳米级工艺下的寄生效应,以及应对异构集成带来的三维布线挑战。深度学习辅助的布线算法已成为研究热点,能在解空间搜索中平衡优化效率与结果质量。