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。
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