AI驱动的时序关键路径提取：南大团队GPU加速布局算法在百亿晶体管设计中的实践

一、引言

在芯片设计领域，随着晶体管数量呈指数级增长，为百亿量级晶体管设计最优布局成为亟待解决的难题。传统布局方法在精度与效率、局部与整体之间存在冲突，难以满足现代芯片设计需求。南京大学人工智能学院LAMDA组钱超教授团队在电子设计自动化（EDA）领域的突破性成果，为解决这一问题提供了新思路。

二、AI驱动的时序关键路径提取技术

南大团队提出的“Timing-Driven Global Placement by Efficient Critical Path Extraction”方法，核心在于“智能关键路径提取”技术。该技术能够快速定位需要优化的关键路径，将分析速度提升6倍。相较于传统基于线网的加权方案，在时序分析中实现了显著加速，同时精确捕捉时序违例路径上的引脚对来建模时序信息，提升时序指标且几乎不造成整体线长损失。

以下是一个简化的关键路径提取示例代码（Python）：

 

class CriticalPathExtractor:

   def __init__(self, circuit_data):

       self.circuit_data = circuit_data  # 假设为包含电路信息的字典

   def extract_critical_path(self):

       critical_path = []

       # 模拟关键路径提取过程，这里仅作简单示例

       # 实际中需要根据电路的时序关系和逻辑连接进行复杂计算

       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):

       # 查找起始节点，实际实现需根据电路结构

       return "start_node_id"

   def _find_next_node(self, current_node):

       # 查找下一个节点，实际实现需考虑时序等因素

       next_node = None

       # 假设根据电路数据找到下一个节点

       return next_node

# 示例使用

circuit_data = {}  # 初始化电路数据

extractor = CriticalPathExtractor(circuit_data)

critical_path = extractor.extract_critical_path()

print(critical_path)

三、GPU加速布局算法

为了进一步提高布局效率，南大团队将GPU加速技术引入布局算法。GPU具有强大的并行计算能力，能够同时处理大量数据，显著缩短布局计算时间。通过合理设计并行计算任务，将布局算法中的计算密集型部分分配到GPU上执行，充分利用GPU的计算资源。

以下是一个使用CUDA进行简单并行计算的示例代码（C++）：

#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内存

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

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

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

   // 初始化输入数据

   for (int i = 0; i < N; i++) {

       a[i] = i;

       b[i] = i * 2;

   }

   // 将数据从主机复制到设备

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

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

   // 启动核函数

   int threadsPerBlock = 256;

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

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

   // 将结果从设备复制回主机

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

   // 输出结果

   for (int i = 0; i < 10; i++) {

       std::cout << c[i] << " ";

   }

   std::cout << std::endl;

   // 释放GPU内存

   cudaFree(dev_a);

   cudaFree(dev_b);

   cudaFree(dev_c);

   return 0;

}

四、实践成果与展望

南大团队的算法在ICCAD-2015竞赛数据集上进行了广泛对比，相较于最先进的开源布局算法DREAMPlace 4.0，在TNS指标上达到了60%的平均提升。在华为海思的落地验证中，攻克了“EDA专题难题：超高维空间多目标黑盒优化技术”，将芯片寄存器寻优效率平均提升22.14倍。未来，随着技术的不断发展，该算法有望在更多领域得到应用，推动芯片设计技术的进一步革新。