CN119443023A 芯片布局及训练方法、电子设备、存储介质和芯片系统 （华为技术有限公司）

2确定第一相对位置信息；所述第一相对位置信息，为样本芯片确定待训练的图神经网络的第一输入；所述第一输根据所述第一相对位置信息和所述第二相对位置信息，计根据第j个单元和第i个单元分别对应的坐标信息，计算第j个单确定训练之后的图神经网络的第二输入；所述第二至少根据所述第三相对位置信息，执行解码，得到待布局基于所述第二网表，得到输入特征；所述输入特征包括所述待布3将所述N张第一子图和所述1张第一全局图分别展开，得到对至少将所述多张第二子图和所述1张第二全局图对应的图结构信息和所述输入特征，根据所述第二网表中包含的信号方向信息，建立所述N张第二子图对应的N张单元流至少将所述多张第二子图和所述1张第二全局图以及所述多N张单元流图对应的图结根据所述网表中包含的信号方向信息，建立搜索与所述起始节点通过一条网线连接的单元，作为所述起始搜索与所述一阶邻域节点通过一条网线连接的单元，作为所述继续搜索下一阶邻域节点，直至同一第二子图内的各个单元均被访所述输入特征还包括所述待布局芯片中各条网线对应的网线特征；所述第二卷积函数，用于将与第t条网线连接的各个单元的单元特征4所述第三卷积函数，用于将与第i个单元连接的各个单元的单元特征基于所述第i个第一单元子特征和第i个第二单元子特征，得到第i个单元对应的输出所述编码函数包括第一编码函数和第二编码函数；所述第三相对基于所述第二输出，确定第一自变量，对所述第一自变量执行所述输出包括各个单元分别对应的单元特征和各条网线分别对应基于所述第二输出中第i个单元和第j个单元分别对应的单元特征，和第t条有向边对在所述单元流图中搜索所述第j个单元对应的至少一条路径，从中选择一条作为第一基于所述第二输出中所述第一路径经过的各个节点分别对应的单元特征和至少一条至少根据所述第三相对位置信息，执行解码，得到待布局根据所述起始节点对应的一阶邻域节点的第三相对位置信息和所述起始节点的绝对根据m阶邻域节点的绝对位置信息和m+1阶邻域节点的第三相对位至少根据所述第三相对位置信息，执行解码，得到待布局5对于第j个单元，在所述单元流图中搜索以所述第j个单元为结束节点的至少一条路根据所述至少一条路径中的一条路径的起始节点对应的第三相对位述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中，所述一个或多个计算机程序包括指令，处理器，用于执行计算机可执行程序，使得安装有所述芯片系统6[0006]通过编码单元间的相对位置关系，将其作为图神经网络模型的输出和训练目7图神经网络模型将已有布局的芯片信息迁移到待布局的芯片上，提升了布局方法的泛化过网线连接的连接关系；第一全局图用于表示N块中不同的块之间通过网线连接的连接关8连接的各条网线对应的网线特征传递至第i个单元对应的节点，得到第i个第一单元子特于将与第i个单元连接的各个单元的单元特征传递至第i个单元对应的节点，得到第i个第9至少一条路径对应至少一个可行解；基于至少一个可行解，得到第j个单元的绝对位置信在电子设备上运行时，使得电子设备执行如上述第一方面或第二方面中任一项所述的方[0044]图18(a)(c)分别示出了在mgc_fft_2网表上本申请实施例提出的模型、D***[0046]图19(a)(c)分别示出输出网表(一般是门级网表电路)的过程；后端设计包括可测性设计(DesignForTest，[0057]相关技术一：为一种非线性规划方法，使用PyTorch框架启用的GPU(graphics布局中的概率分布。据放弃，从头重新训练。训练过程采用近端策略优化(ProximalPolicyOptimization，[0065]相关技术三：获取待布局芯片执行的逻辑图以及所述待布局芯片对应的设备列[0068]该方法降低了芯片设计过程中，特别是在芯片布局布线过程中人工参与的工作[0070]而相关技术三一方面训练数据准备难度大，另一方面也存在泛化能力较差的问[0072]在本申请实施例中，单元(cell)包括固定单元和可移动单元(Moveablecells[0079]网表一般包括含有物理库信息的LEF(LibraryExchangeFormat，物理库交换格式)文件和包含电路物理信息的DEF(DesignExchangeFormat,设计信息交换格式)文件。络(GraphGenerativeNetworks)和图时空网络(GraphSpatial_temporalNetworks)中是已经布局完成的芯片上的各个单元中不同单元[0095]例如，可以根据第j个单元和第i个单元分别对应的绝对位置信息(例如坐标信[0096]不同于普通的极坐标系中的极径和极角，本申请实施例从多张子图中提取图结构信息，将多张子图对应的图结构信息和输入特征作为输入数据图用于表示N个块中块与块之间通过网线连接的连接关系，即块内的连接关系通过第一子从起始节点开始，经过至少一条有向边而行程的路径，例如第j个单元节点对应的单元路[0134]搜索与起始节点通过一条网线连接的单元，作为起始节[0142]基于第i个第一单元子特征和第i个第二单元子特征，得到第i个单元对应的输出如通过第一卷积函数和/或第二卷积函数，将与单元节点或者网线节点连接的引脚的引脚[0151]基于第二输出中第一路径经过的各个节点分别对应的单元特征和至少一条有向号流向为第k个单元指向第i个单元，第i个单元指向第j个单元，假设第k个单元为起始节F,=P,-P,(V,V/)EF公式(1)为i,与水平方向所成夹角；k个单元指向第i个单元的向量对应的极角，[0172]fINCOME(vi)即为第j个单元相对于第i个单元的相对位置[0180]在其他实施例中，损失函数可以是交叉熵损失函数(CrossEntropyErrorpsvxu表示[0206]划分程序可以通过聚类算法实现，例如采用K_means聚类算法、K_Medoids算法、待划分单元自身特征的相似性对其进行分组，与同一宏单元连接的标准单元划分进一个到所有单元都被访问过即完成一张单元流图的t)P表v[0242]示例性地，在该实施例中，图卷积神经网络可以包括(Multilayer[0245]H")=MLP(X,)H")=MLP(X)公式(6)元和网线间之间的连接VXU;F表示单元流图对应的邻接矩阵，表示单元与单元之间的连接VXV;H9:H"表示单元和网线的第l个隐藏层的特征表示；l为模型卷积层数；M',M'O,M'V表示第l层分别经过边U→V,V→U,V→V,进行消息传递后得到的消它们的引脚信息，最终fvv的形式可以如下式所示：元和网线，P表示单元和网线间的连接边v×u;V,U分别表示单元集合和网线的集合，F表示单元与单元之间的连接边v×v,V表示所有[0267]Tanh表示双曲正切函数(HyperbolicTangentFunction)，其表达式为可以对路径上各节点以及各条网线对应的特征向量进行加权求和操作或者归一化处理之将第一自变量和第二自变量分别映射为映射为极径和偏t)计算得到单元位置向量i-1,s:一条有向边(单元流图边)连接的节点即为(v0边VXV,V表示单元集合。归纳式布局生成主要包含SE(2)等变性编码方式，保证模型学习到的布局能够在不同的芯申请实施例提供的方案中，归纳式布局生成同网表上即使是相似的拓扑结构也可能由于芯片版图等原因而产生较大的几何布局差异。[0316]上述静电场可以利用类似快速傅里叶变换的方法进行求解，时间复杂度为O(NlogN×MlogM)取最终算法的时间复杂度为o(IVIloglvI).[0317]锚点函数的作用是在微调过程中防止最终微调后的布局与图神经网络输出布局[0326]overflow=ΣN(v)_targetdensity*表自适应微调实现了归纳式布局生成的结果[0343]下表1_4展示了本申请实施例提出的模型在ISPD2015[1]和ISPD2019[2]数据集上和D***Place[3]方法以及**PlAce[4]方法的结果对比。本申请实施例提出的模型在[0347]表2为基于ISPD2015数据集各网表，相关技术中的方法和本申请实施例提出的方[0350]表3为基于ISPD2019数据集，各网表上相关技术中的方法和本申请实施例提出的[0354]表4为基于ISPD2019数据集各网表，相关技术中的方法和本申请实施例提出的方法在HPWL上取得了5％和79％的提升。同时在运行速度上，本申请提出的模型相较与D***[0364]从表5中可以发现，即使经过全局布线后，本申请实施例提出的模型方法相比于例提出的模型、D***Place和**Place的拥塞分布图；图20(a)一(c)分别示出了在mgc_[0366]从图1820中可以看出，在三种不同架构的网表上相比于D***Place和**Place来器(neural_networkprocessingunit，NPU)，还可以包括应用处理器(application号处理器(imagesignalprocessor，ISP)，控制器，数字信号处理器(digitalsignal功能所需的应用程序等。存储数据区可存储存储器，例如至少一个磁盘存储器件，闪存器件，通用闪存存储器(universalflash(personalcomputer，PC)(例如笔记本电脑)、平板电脑(TabletPersonalComputer，的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令memory，ROM)、可存储静态信息和指令的其它类型的静态存储设备、随机存取存储器电可擦可编程只读存储器(electricallyerasableprogrammableread_onlymemory，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0398]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备