Net2：一种面向布局前网线长度估计的定制化图注意力网络方法
机器学习
2020-11-30 v1 硬件体系结构
摘要
网线长度是标准数字设计流程各阶段优化时序与功耗的关键代理指标。然而，绝大多数网线长度信息在单元布局之前并不可用，因此在逻辑综合等布局前的设计阶段显式考虑网线长度优化是一项重大挑战。本工作通过提出一种定制化图注意力网络方法Net2，在单元布局前估计单条网线长度，以应对该挑战。其面向精度的版本Net2a在识别长网线与长关键路径方面比若干先前工作精度提升约15%。其快速版本Net2f比布局快1000倍以上，同时在各项精度指标上仍优于先前工作与其他神经网络技术。
引用
@article{arxiv.2011.13522,
title = {Net2: A Graph Attention Network Method Customized for Pre-Placement Net Length Estimation},
author = {Zhiyao Xie and Rongjian Liang and Xiaoqing Xu and Jiang Hu and Yixiao Duan and Yiran Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.13522},
year = {2020}
}