公开(公告)号：CN113609812B

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202110886657.2

申请日：2021-08-03

Applicant: 湖南大学

Inventor： 贺旭 ,  李琼 ,  蒋政涛 ,  傅智勇

IPC: G06F30/394 ,  G06F30/398

Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于LightGBM的网表级的线时延预测方法、设备及介质，属于电学技术领域，具体包括：对基准电路进行逻辑综合得到第一网表后，对第一网表进行物理布局布线，得到第二网表；读取第二网表的物理时序信息，并将物理时序信息作为训练标签；得到RC信息；形成初始特征集，并将初始特征集分为训练集和测试集；将时延信息和训练集输入LightGBM算法，得到时延预测模型，以及，将压摆信息和训练集输入LightGBM算法，得到压摆预测模型；将测试集分别输入时延预测模型和压摆预测模型，得到预测结果。通过本公开的方案，在芯片设计的逻辑综合阶段根据网表提取物理时序信息和RC信息，使用LightGBM训练预测模型，提高了时延预测的适应性、预测效率和预测精度。

公开(公告)号：CN113609812A

公开(公告)日：2021-11-05

申请号：CN202110886657.2

申请日：2021-08-03

Applicant: 湖南大学

Inventor： 贺旭 ,  李琼 ,  蒋政涛 ,  傅智勇

IPC: G06F30/394 ,  G06F30/398

Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于L i ghtGBM的网表级的线时延预测方法、设备及介质，属于电学技术领域，具体包括：对基准电路进行逻辑综合得到第一网表后，对第一网表进行物理布局布线，得到第二网表；读取第二网表的物理时序信息，并将物理时序信息作为训练标签；得到RC信息；形成初始特征集，并将初始特征集分为训练集和测试集；将时延信息和训练集输入L i ghtGBM算法，得到时延预测模型，以及，将压摆信息和训练集输入L i ghtGBM算法，得到压摆预测模型；将测试集分别输入时延预测模型和压摆预测模型，得到预测结果。通过本公开的方案，在芯片设计的逻辑综合阶段根据网表提取物理时序信息和RC信息，使用L i ghtGBM训练预测模型，提高了时延预测的适应性、预测效率和预测精度。