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OpenROAD
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SwiftCTS框架加速芯片设计优化
研究人员开发了SwiftCTS，一个用于优化芯片设计中时钟树综合的新框架。该系统使用物理信息代理模型和梯度增强集成来实现功率、布线长度和时序偏斜指标的快速预测和帕累托优化。SwiftCTS能够通过最少的校准适应新的芯片架构，显著减少预测误差，并能在几秒钟内评估数千种配置。
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FlowPlace 使用流匹配实现更快、无重叠的芯片布局
研究人员开发了 FlowPlace，一种利用流匹配（一种受生成模型启发的技）的新型芯片布局方法。该方法通过采用掩码引导的合成数据生成和高效的基于流的训练，解决了现有扩散模型方法的局限性。FlowPlace 在性能、功耗和面积（PPA）指标方面取得了显著改进，同时实现了 10-50 倍的采样效率提升，并消除了布局中的重叠。