公开(公告)号：CN115146580A

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202210832374.4

申请日：2022-07-14

申请人： 东南大学 ,  东南大学—无锡集成电路技术研究所

发明人： 曹鹏 ,  程旭 ,  杨泰

IPC分类号： G06F30/392 ,  G06F30/394 ,  G06F30/396 ,  G06F30/398 ,  G06F30/27 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F115/06 ,  G06F119/12

摘要： 本发明公开了一种基于特征选择和深度学习的集成电路路径延时预测方法。首先建立了基于过滤法和包装法的集成特征选择方法以确定最佳特征子集。然后，提取电路的时序信息和物理拓扑信息作为模型的输入特征，利用卷积神经网络的卷积计算机制捕获电路路径中单元在物理和时序上局部表达。此外，还采用了残差网络对路径延时进行了校准。与传统的后端设计流程相比，本发明在预测精度和效率上均有明显优势，对于加速集成电路设计流程具有重要意义。