深度学习在电子设计自动化中的突破性应用：EDA-AI项目全面解析

深度学习在电子设计自动化中的突破性应用：EDA-AI项目全面解析

【免费下载链接】EDA-AIImplementation of NeurIPS 2021 paper "On Joint Learning for Solving Placement and Routing in Chip Design" & NeurIPS 2022 paper "The Policy-gradient Placement and Generative Routing Neural Networks for Chip Design".项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ed/EDA-AI

EDA-AI是由上海交通大学Thinklab实验室开发的开源项目，专注于将深度学习技术应用于电子设计自动化领域。该项目通过先进的神经网络算法，为芯片设计中的布局布线问题提供了创新的解决方案。

项目核心算法架构

EDA-AI集成了多个前沿深度学习算法，涵盖从布局到布线的完整芯片设计流程。

DeepPlace：智能布局系统

DeepPlace基于NeurIPS 2021论文，实现了芯片设计中的布局优化。该系统通过深度学习技术联合解决布局和布线问题，显著提高了设计效率。

PRNet：策略梯度布局与生成式布线

PRNet依据NeurIPS 2022论文，采用策略梯度方法进行布局规划，同时利用生成式神经网络实现布线优化。

HubRouter：基于Hub生成的全局路由

HubRouter遵循NeurIPS 2023论文，通过Hub生成和Pin-Hub连接的方式学习全局路由策略。

PreRoutGNN：时序预测图神经网络

PreRoutGNN基于AAAI 2024论文，通过图神经网络进行时序预测，结合全局电路预训练和局部延迟学习技术。

FlexPlanner：灵活三维布局规划

FlexPlanner依据NeurIPS 2024论文，实现了基于深度强化学习的灵活三维布局规划方法。

DSBRouter：基于扩散模型的端到端全局路由

DSBRouter基于ICML 2025论文，采用扩散Schrödinger桥技术实现端到端的全局路由。

OAREST：矩形Steiner最小树优化

OAREST基于NeurIPS 2025论文，专注于引脚训练和障碍物测试的矩形Steiner最小树问题。

技术实现与算法创新

DSBRouter展示了基于扩散模型的芯片路由生成框架，通过采样、正向过程、反向过程和训练四个关键环节，实现从初始状态到最终路由解的逐步优化。

OAREST管道架构包含Actor网络、Critic网络和Masking策略，有效解决路由中的资源约束问题。

PreRoutGNN采用两阶段学习框架，包括预训练阶段的图自动编码器和精调阶段的RLL-based GCN层，实现精确的时序分析。

项目特色与优势

多算法融合

EDA-AI项目集成了多种深度学习算法，包括扩散模型、强化学习、图神经网络等，为不同设计场景提供多样化解决方案。

端到端优化

从布局到布线，项目实现了完整的端到端优化流程，大大简化了传统芯片设计的复杂流程。

性能显著提升

通过深度学习技术的应用，项目在布局布线的效率和准确性方面都取得了显著提升。

应用场景与前景

EDA-AI项目的算法和技术可广泛应用于现代芯片设计领域，特别是在处理大规模集成电路和复杂物理约束方面展现出强大优势。

随着人工智能技术的不断发展，EDA-AI项目将继续推动电子设计自动化领域的创新，为芯片设计行业带来革命性的变革。

通过深度学习与EDA的深度融合，EDA-AI项目为实现智能芯片设计提供了强有力的技术支撑，开创了芯片设计自动化的新纪元。

【免费下载链接】EDA-AIImplementation of NeurIPS 2021 paper "On Joint Learning for Solving Placement and Routing in Chip Design" & NeurIPS 2022 paper "The Policy-gradient Placement and Generative Routing Neural Networks for Chip Design".项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ed/EDA-AI