文档名：一种优化FPGA布线拥塞的FHOBP网络
摘要：超大集成电路的高度复杂化造成的布线拥塞可能导致电路的不可布性,早期的布线拥塞预测对于提高集成电路的最终设计质量非常关键,因此针对现场可编程门阵列(FieldProgrammableGateArray,FPGA),引入火鹰优化(FireHawkOptimizer,FHO)算法机制优化反向传播(BackPropagation,BP)神经网络,提出一种基于复杂网络和FHO-BP网络的布线拥塞优化方法,将电路布局的复杂网络特征向量应用到布线拥塞度预测模型中,并利用提出的优化算法改善电路布线拥塞.实验结果表明,与经典的BP网络相比,所提FHO-BP预测模型具有更高的预测精度和收敛速度,决定系数达到92.62%,模型的平均训练时间为94.55s,平均预测时间为0.57s,并且利用布线拥塞优化算法对布局进行优化后的布线实际拥塞程度明显缓和.
Abstract：Thehighcomplexityofverylargescaleintegration(VLSI)physicaldesigntendstocauseroutingcongestion,whichleadstounroutabilityinpractice.Theroutingcongestionpredictionintheearlystagebecomescriticaltoimprovetheultimatequalityoftheresult(QoR).Amachinelearning-basedframeworkusingcomplexnetworkfeaturesandFireHawkOptimizer(FHO)basedbackpropagation(BP)neuralnetworkisproposedtopredicttheroutingcongestionofmodernfieldprogrammablegatearray(FPGA)design.TheframeworkextractsthecomplexnetworkfeaturesofFPGAdesignastheinputofthemachinelearningmodelattheplacementstage.Analgorithmisproposedtoimprovetheroutingcongestionofthedesign.Theexperimentalresultsshowthattheframeworkachieveshighpredictionaccuracyandfastconvergence.ComparedwiththatofthetraditionalBPneuralnetwork,thecoefficientofdeterminationachieves92.62%onaverage.Thenetworktakeslessthan94.55sformodeltrainingand0.57sforpredictiononaverage.Theroutingcongestionisgreatlyimprovedwhentheproposedalgorithmisapplied.
作者：聂廷远 孔琪 王艳伟 王振昊Author：NIETingyuan KONGQi WANGYanwei WANGZhenhao
作者单位：青岛理工大学信息与控制工程学院,山东青岛266520
刊名：电讯技术 ISTICPKU
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2024, 64(5)
分类号：TN47
关键词：超大规模集成电路 FPGA布线拥塞预测 复杂网络 BP神经网络 火鹰优化算法
Keywords：VLSIcircuit FPGAroutingcongestionprediction complexnetwork BPneuralnetwork firehawkoptimizeralgorithm
机标分类号：TP335+.3TN911.72TS801.8
在线出版日期：2024年6月5日
基金项目：国家自然科学基金，山东省自然科学基金资助项目一种优化FPGA布线拥塞的FHO-BP网络[
期刊论文] 电讯技术--2024, 64(5)聂廷远 孔琪 王艳伟 王振昊超大集成电路的高度复杂化造成的布线拥塞可能导致电路的不可布性,早期的布线拥塞预测对于提高集成电路的最终设计质量非常关键,因此针对现场可编程门阵列(FieldProgrammableGateArray,FPGA),引入火鹰优化(FireHawk...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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