Barsat Khadka

新基准评估GNN图粗化在芯片设计中的应用

研究人员推出了CTS-Bench，一个旨在评估图粗化技术与图神经网络（GNN）在电子设计自动化（EDA）的时钟树综合（CTS）任务中的准确性之间权衡的新基准套件。该基准包含4,860个已收敛的物理设计解决方案，能够系统地分析图粗化如何影响预测准确性和计算效率。研究发现，尽管粗化可以显著减少内存使用和训练时间，但它常常会移除关键的结构信息，导致在时钟偏斜预测等CTS特定任务上的性能不佳。