机器学习辅助数字集成电路后端设计方法

作     者：林亦波 高笑涵 陈廷欢 余备 LIN Yibo;GAO Xiaohan;CHEN Tinghuan;YU Bei

作者机构：北京大学集成电路学院北京100000 香港中文大学计算机工程系中国香港特别行政区999077 

基　　金：自然科学基金重点项目(62034007) 北京市科委项目(Z201100004220007)资助 

出 版 物：《微纳电子与智能制造》 (Micro/nano Electronics and Intelligent Manufacturing)

年 卷 期：2021年第3卷第2期

页      码：11-20页

摘      要：数字集成电路后端设计是连接电路逻辑设计和制造的桥梁,需要同时考虑来自上层设计和下层制造工艺的约束。随着集成电路设计复杂度不断增加,工艺节点不断演进,后端设计自动化也面临越来越多来自建模和优化的挑战。为了应对这些挑战,机器学习技术被引入到后端设计自动化流程当中,为复杂建模提供了高效精准的方案,也为求解优化问题带来了新思路。介绍了数字后端设计自动化的典型流程,机器学习在数字后端设计的主要作用,以及当前研究对机器学习辅助数字后端设计的一些重要探索。

主 题 词：集成电路设计自动化 机器学习 物理设计 光刻 

学科分类：080903[080903] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 081104[081104] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19816/j.cnki.10-1594/tn.2021.02.011

馆 藏 号：203111722...