CircuitNet重构EDA机器学习应用的技术范式【免费下载链接】CircuitNetCircuitNet: An Open-Source Dataset for Machine Learning Applications in Electronic Design Automation (EDA)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ci/CircuitNetCircuitNet作为面向电子设计自动化EDA领域的开源机器学习平台通过标准化数据集与模块化工具链的深度整合为芯片物理验证环节提供了从特征提取到性能预测的全流程解决方案。该平台有效解决了传统EDA工具在复杂芯片设计中面临的效率瓶颈尤其在拥塞分析、设计规则检查DRC和IR压降预测等关键任务中展现出显著技术优势。核心价值EDA领域的机器学习技术突破CircuitNet的技术价值体现在三个维度首先它构建了业界首个针对先进制程芯片设计的标准化机器学习数据集体系覆盖从28nm到14nm工艺节点的物理验证需求其次通过图神经网络GNN与领域知识的融合实现了对芯片设计中空间拓扑关系的精准建模最后模块化的工具链设计使研究人员能够快速复用预训练模型显著降低了EDA与机器学习交叉应用的技术门槛。该平台的核心创新在于将芯片设计的物理特性转化为机器学习模型可解析的结构化数据通过空间特征与时序特征的协同提取突破了传统仿真工具在大规模设计场景下的计算效率限制。实际应用数据显示基于CircuitNet的预测模型在保持95%以上准确率的同时将验证周期缩短60%以上。技术解构从数据层到应用层的全链路设计数据架构多模态特征工程体系CircuitNet采用分层数据架构设计底层包含几何拓扑数据与物理参数数据两大类型。几何拓扑数据通过LEF/DEF文件解析获得包含芯片单元布局、互连线分布等空间信息物理参数数据则涵盖线网电容、电阻、电源网络特性等电气属性。这些原始数据经过特征提取模块处理后形成三类核心特征向量节点特征描述电路单元的物理属性与连接关系存储于build_graph_demo/graph_information/node_attr/目录下的NPY格式文件线网特征表征互连线的电气参数与时序特性对应build_graph_demo/graph_information/net_attr/路径下的数据文件引脚特征记录单元输入输出端口的电气特性相关数据位于build_graph_demo/graph_information/pin_attr/目录模型框架面向EDA任务的专用网络结构平台针对不同物理验证任务设计了差异化模型架构拥塞预测模型采用图卷积网络GCN与U-Net的混合架构通过routability_ir_drop_prediction/models/gpdl.py实现其创新点在于将全局路由资源分布与局部密度特征进行多尺度融合。DRC违规预测则基于routability_ir_drop_prediction/models/routenet.py实现的时空图网络能够捕捉布局布线中的几何约束关系。IR压降分析模块通过routability_ir_drop_prediction/models/mavi.py定义的多尺度注意力机制有效建模电源网络中的电流分布特性。这些模型共享统一的特征预处理接口通过routability_ir_drop_prediction/utils/configs.py配置文件实现任务参数的灵活切换确保不同预测任务间的兼容性与可扩展性。图1CircuitNet技术架构示意图展示了从输入特征提取到多任务预测的完整流程场景应用面向实际EDA任务的解决方案场景一布局拥塞预测问题先进制程芯片设计中传统试错法调整布局导致设计周期冗长方案基于图神经网络的拥塞预测模型实施步骤数据准备运行feature_extraction/process_data.py处理DEF文件提取布局密度特征模型训练执行routability_ir_drop_prediction/train.py --task congestion_gpdl --save_path work_dir/congestion/结果验证通过routability_ir_drop_prediction/test.py生成拥塞热力图与实际布线结果对比该方案在14nm工艺节点测试中拥塞预测准确率达到92.3%使布局优化迭代次数减少40%。场景二IR压降分析问题电源网络设计中传统SPICE仿真无法满足大规模芯片的快速验证需求方案多尺度注意力网络的IR压降预测实施步骤数据预处理运行routability_ir_drop_prediction/preprocess_scripts/decompress_IR_drop.py解压原始数据模型配置修改routability_ir_drop_prediction/utils/configs.py中的电源网络参数预测执行使用预训练权重执行python routability_ir_drop_prediction/test.py --task irdrop_mavi --pretrained weights/irdrop_model.pth该方法将IR压降分析时间从小时级缩短至分钟级均方误差控制在5%以内。场景三网络延迟预测问题时序收敛分析中互连线延迟计算复杂度随设计规模呈指数增长方案基于图表示学习的线网延迟建模实施步骤图数据构建运行net_delay_prediction/build_graph.py --data_path ./data --save_path ./graph生成线网拓扑图模型训练执行net_delay_prediction/train.py --checkpoint my_delay_model训练延迟预测模型结果应用将预测延迟数据导入时序分析工具进行路径优化该模块在RISCY处理器核测试中延迟预测误差小于7%满足时序签核要求。资源获取数据集与工具链使用指南数据集版本对比特性CircuitNet-N28CircuitNet-N14工艺节点28nm14nm数据规模12,000设计实例8,500设计实例支持任务拥塞/DRC/IR压降预测拥塞/DRC/IR压降/时序预测特征维度空间特征为主空间时序多模态特征数据格式CSV/NPYHDF5/NPY环境配置流程代码仓库获取git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ci/CircuitNet cd CircuitNet依赖安装pip install -r requirements.txt注意PyTorch与DGL需根据硬件环境单独安装具体版本要求参见requirements.txt说明核心模块验证ls -l feature_extraction/ routability_ir_drop_prediction/ net_delay_prediction/关键工具路径说明特征提取工具feature_extraction/提供LEF/DEF文件解析与特征工程功能核心脚本包括read.py文件解析、process_data.py数据预处理和vis.py特征可视化图构建模块build_graph_demo/包含芯片网络拓扑图构建工具build_graph.py可将原始设计数据转换为图神经网络输入格式预测模型库routability_ir_drop_prediction/models/实现各类物理验证任务的模型定义包括GPDL拥塞预测、RouteNetDRC预测和MAVIIR压降预测CircuitNet通过持续更新的数据集与模型库为EDA领域的机器学习应用提供了标准化的技术底座。无论是学术研究还是工业实践该平台都能显著降低芯片设计中物理验证环节的技术门槛推动EDA工具的智能化升级。【免费下载链接】CircuitNetCircuitNet: An Open-Source Dataset for Machine Learning Applications in Electronic Design Automation (EDA)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ci/CircuitNet创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考