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HPWL
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能量引导的扩散模型提升芯片布局效率
研究人员开发了EGGPlacer，一个利用能量反馈引导的扩散模型的创新芯片布局框架。该方法整合了分析布局和热模型来优化宏单元布局，解决了现有方法常忽略标准单元连通性和热效应的局限性。在公开基准上的实验表明，EGGPlacer在宏单元半周长线长（mHPWL）方面取得了有竞争力的结果，并在布线线长和峰值温度的端到端评估中优于其他方法。
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LLM 演进芯片放置目标，改善布线和时序
研究人员开发了 CoEvoP&R，一个利用大型语言模型 (LLM) 为分析式放置器自动演进放置目标的新框架。该方法解决了传统放置阶段的代理指标与下游布线和时序质量之间的不匹配问题。通过生成可读、可微分的目标，并利用路由反馈进行验证，CoEvoP&R 与现有方法相比，显著改善了布线后线长、拥塞和时序指标。