一、引言

在芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域，隨著晶體管數(shù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，為百億量級(jí)晶體管設(shè)計(jì)最優(yōu)布局成為亟待解決的難題。傳統(tǒng)布局方法在精度與效率、局部與整體之間存在沖突，難以滿足現(xiàn)代芯片設(shè)計(jì)需求。南京大學(xué)人工智能學(xué)院LAMDA組錢超教授團(tuán)隊(duì)在電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（EDA）領(lǐng)域的突破性成果，為解決這一問題提供了新思路。

二、AI驅(qū)動(dòng)的時(shí)序關(guān)鍵路徑提取技術(shù)

南大團(tuán)隊(duì)提出的“Timing-Driven Global Placement by Efficient Critical Path Extraction”方法，核心在于“智能關(guān)鍵路徑提取”技術(shù)。該技術(shù)能夠快速定位需要優(yōu)化的關(guān)鍵路徑，將分析速度提升6倍。相較于傳統(tǒng)基于線網(wǎng)的加權(quán)方案，在時(shí)序分析中實(shí)現(xiàn)了顯著加速，同時(shí)精確捕捉時(shí)序違例路徑上的引腳對(duì)來(lái)建模時(shí)序信息，提升時(shí)序指標(biāo)且?guī)缀醪辉斐烧w線長(zhǎng)損失。

以下是一個(gè)簡(jiǎn)化的關(guān)鍵路徑提取示例代碼（Python）：

python

class CriticalPathExtractor:

   def __init__(self, circuit_data):

       self.circuit_data = circuit_data  # 假設(shè)為包含電路信息的字典

   def extract_critical_path(self):

       critical_path = []

       # 模擬關(guān)鍵路徑提取過程，這里僅作簡(jiǎn)單示例

       # 實(shí)際中需要根據(jù)電路的時(shí)序關(guān)系和邏輯連接進(jìn)行復(fù)雜計(jì)算

       current_node = self._find_start_node()

       while current_node:

           critical_path.append(current_node)

           current_node = self._find_next_node(current_node)

       return critical_path

   def _find_start_node(self):

       # 查找起始節(jié)點(diǎn)，實(shí)際實(shí)現(xiàn)需根據(jù)電路結(jié)構(gòu)

       return "start_node_id"

   def _find_next_node(self, current_node):

       # 查找下一個(gè)節(jié)點(diǎn)，實(shí)際實(shí)現(xiàn)需考慮時(shí)序等因素

       next_node = None

       # 假設(shè)根據(jù)電路數(shù)據(jù)找到下一個(gè)節(jié)點(diǎn)

       return next_node

# 示例使用

circuit_data = {}  # 初始化電路數(shù)據(jù)

extractor = CriticalPathExtractor(circuit_data)

critical_path = extractor.extract_critical_path()

print(critical_path)

三、GPU加速布局算法

為了進(jìn)一步提高布局效率，南大團(tuán)隊(duì)將GPU加速技術(shù)引入布局算法。GPU具有強(qiáng)大的并行計(jì)算能力，能夠同時(shí)處理大量數(shù)據(jù)，顯著縮短布局計(jì)算時(shí)間。通過合理設(shè)計(jì)并行計(jì)算任務(wù)，將布局算法中的計(jì)算密集型部分分配到GPU上執(zhí)行，充分利用GPU的計(jì)算資源。

以下是一個(gè)使用CUDA進(jìn)行簡(jiǎn)單并行計(jì)算的示例代碼（C++）：

cpp

#include <iostream>

#include <cuda_runtime.h>

__global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b, int n) {

   int i = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;

   if (i < n) {

       c[i] = a[i] + b[i];

   }

}

int main() {

   const int N = 1024;

   int a[N], b[N], c[N];

   int *dev_a, *dev_b, *dev_c;

   // 分配GPU內(nèi)存

   cudaMalloc((void**)&dev_a, N * sizeof(int));

   cudaMalloc((void**)&dev_b, N * sizeof(int));

   cudaMalloc((void**)&dev_c, N * sizeof(int));

   // 初始化輸入數(shù)據(jù)

   for (int i = 0; i < N; i++) {

       a[i] = i;

       b[i] = i * 2;

   }

   // 將數(shù)據(jù)從主機(jī)復(fù)制到設(shè)備

   cudaMemcpy(dev_a, a, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

   cudaMemcpy(dev_b, b, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

   // 啟動(dòng)核函數(shù)

   int threadsPerBlock = 256;

   int blocksPerGrid = (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;

   addKernel<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(dev_c, dev_a, dev_b, N);

   // 將結(jié)果從設(shè)備復(fù)制回主機(jī)

   cudaMemcpy(c, dev_c, N * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

   // 輸出結(jié)果

   for (int i = 0; i < 10; i++) {

       std::cout << c[i] << " ";

   }

   std::cout << std::endl;

   // 釋放GPU內(nèi)存

   cudaFree(dev_a);

   cudaFree(dev_b);

   cudaFree(dev_c);

   return 0;

}

四、實(shí)踐成果與展望

南大團(tuán)隊(duì)的算法在ICCAD-2015競(jìng)賽數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了廣泛對(duì)比，相較于最先進(jìn)的開源布局算法DREAMPlace 4.0，在TNS指標(biāo)上達(dá)到了60%的平均提升。在華為海思的落地驗(yàn)證中，攻克了“EDA專題難題：超高維空間多目標(biāo)黑盒優(yōu)化技術(shù)”，將芯片寄存器尋優(yōu)效率平均提升22.14倍。未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，該算法有望在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用，推動(dòng)芯片設(shè)計(jì)技術(shù)的進(jìn)一步革新。