基于时序驱动的集成电路聚类方法

本发明属于超大规模集成电路(vlsi)物理设计自动化技术领域,具体涉及一种于关键度聚类的集成电路聚类方法。

背景技术：

为了满足多样化的功能需求，集成电路的规模不断增加，设计复杂度也不断变高。集成电路里面成百上千万的逻辑块给物理设计带来极大的挑战。在布局设计中，优化目标通常为线长、时延、可布通性和功率等。为了能高效快速地得到高质量的解，通常采用聚类的方法先降低电路的规模，然后在解聚类的过程中进行布局。在聚类的过程中，大部分的方法只考虑逻辑块之间的连接关系，并未考虑时延，这样可能会导致电路时延较大。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种于关键度聚类的集成电路聚类方法，能够有效降低电路时延，实现更高质量的电路布局。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于时序驱动的集成电路聚类方法，包括以下步骤：

步骤s1:将待聚类集成电路转化为超图；

步骤s2:根据得到的超图，基于于bestchoice的算法框架并采用一种同时考虑时序和互连度的吸引力函数来选择逻辑块进行聚类；

步骤s3:过管理优先级队列数据结构，以吸引力函数作为比较键，对全局最优的块对进行重复集群,得到最优的聚类结果。

进一步的，所述步骤s1具体为：将待聚类集成电路表示为超图模型g＝(v，e)；

其中顶点v＝{v1，v2，…vn}表示可布局模块的集合，超边e＝{e1,e2,…en}表示线网集合。

进一步的，所述聚类过程中集群a和集群b采用的吸引力函数公式：

其中criticality(a)和criticality(b)表示集群a和集群b的关键度；we为超边e的权重，被定义为1/|e|，area(a)和area(b)分别是集群a和b的面积；将关键度与线网互连度这两项相乘以保证这两项能同时起到作用。

一种基于时序驱动的集成电路聚类方法的系统，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，具体执行上文所述的聚类方法中的步骤。

本发明与现有技术相比具有以下有益效果：

本发明的聚类结果，能有效降低电路时延，实现更高质量电路布局。

附图说明

图1是本发明方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。

请参照图1，本发明提供一种基于时序驱动的集成电路聚类方法，包括以下步骤：

步骤s1:将待聚类集成电路转化为超图；

步骤s2:根据得到的超图，基于于bestchoice的算法框架采用一种同时考虑时序和互连度的吸引力函数来选择逻辑块进行聚类；

步骤s3:过管理优先级队列数据结构，以集群吸引力函数作为比较键，对全局最优的块对进行重复集群,得到最优的聚类结果。

在本实施例中，优选的，所述步骤s1具体为：将待聚类集成电路表示为超图模型g＝(v,e)；

其中顶点v＝{v1,v2,…vn}表示可布局模块的集合，超边e＝{e1,e2,…en}表示线网集合。

优选的，聚类过程中集群a和集群b采用的吸引力函数公式：

其中criticality(a)和criticality(b)表示集群a和集群b的关键度；we为超边e的权重，被定义为1/|e|，area(a)和area(b)分别是集群a和b的面积；将关键度与线网互连度这两项相乘以保证这两项能同时起到作用。

本领域内的技术人员应明白，

本技术：
的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的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的功能的装置。

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以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置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的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供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的功能的步骤。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作其它形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例。但是凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

技术特征：

1.一种基于时序驱动的集成电路聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤s1:将待聚类集成电路转化为超图；

步骤s2:根据得到的超图，基于于bestchoice的算法框架采用一种同时考虑时序和互连度的吸引力函数来选择逻辑块进行聚类；

步骤s3:过管理优先级队列数据结构，以吸引力函数作为比较键，对全局最优的块对进行重复集群,得到最优的聚类结果。

2.根据权利要求1所述的基于时序驱动的集成电路聚类方法，其特征在于，所述步骤s1具体为：将待聚类集成电路表示为超图模型g＝(v,e)；

其中顶点v＝{v1,v2,…vn}表示可布局模块的集合，超边e＝{e1,e2,…en}表示线网集合。

3.根据权利要求1所述的基于时序驱动的集成电路聚类方法，其特征在于，所述聚类过程中集群a和集群b采用的吸引力函数公式具体为：

其中criticality(a)和criticality(b)表示集群a和集群b的关键度；we为超边e的权重，被定义为1/|e|，area(a)和area(b)分别是集群a和b的面积；将关键度与线网互连度这两项相乘以保证这两项能同时起到作用。

4.根据权利要求1-3任一所述的基于时序驱动的集成电路聚类方法的系统，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，具体执行如权利要求1-3任一项所述的聚类方法中的步骤。

技术总结
本发明涉及一种基于时序驱动的集成电路聚类方法，包括以下步骤：步骤S1:将待聚类集成电路转化为超图；步骤S2:根据得到的超图，基于于BestChoice的算法框架采用一种同时考虑时序和互连度的吸引力函数来选择逻辑块进行聚类；步骤S3:过管理优先级队列数据结构，以吸引力函数作为比较键，对全局最优的块对进行重复集群,得到最优的聚类结果。本发明能够有效降低电路时延，实现更高质量的电路布局。

技术研发人员：陈建利;杨薇;林智峰
受保护的技术使用者：福州大学
技术研发日：2021.05.17
技术公布日：2021.08.13