时序驱动全局布局：高效关键路径提取的创新突破

在芯片设计领域，时序驱动布局（Timing-Driven Placement）一直是核心难题之一。随着晶体管数量突破百亿级别，传统的布局方法在效率和精度上已难以满足需求。南京大学人工智能学院钱超教授团队在 DATE 2025 会议上发表的论文「Timing-Driven Global Placement by Efficient Critical Path Extraction」提出了一种全新的解决方案，并荣获最佳论文奖。

背景与挑战

现代芯片设计对时序分析的要求日益严苛，尤其是在高性能计算和人工智能芯片领域。时序驱动布局的核心在于优化电路的关键路径（Critical Path），以确保信号传输的延迟最小化。然而，传统的布局方法存在以下问题：

1. 计算复杂度高：百亿晶体管的布局需要处理海量数据，传统方法难以在合理时间内完成。
2. 精度不足：全局布局与局部优化之间的衔接不够紧密，导致时序分析结果不准确。
3. 资源消耗大：布局过程需要占用大量计算资源，增加了设计成本。

创新方法

钱超教授团队提出了一种基于高效关键路径提取的时序驱动布局方法，其核心创新点包括：

1. 关键路径快速提取算法：通过优化路径搜索算法，显著降低了计算复杂度，能够在短时间内提取出电路的关键路径。
2. 多目标优化框架：将时序优化与面积、功耗优化相结合，实现了全局布局与局部优化的无缝衔接。
3. AI辅助布局：引入机器学习模型，预测布局结果对时序的影响，进一步提升了布局精度。

实验与成果

论文与华为诺亚方舟实验室合作，在多个实际芯片设计项目中验证了该方法的有效性。实验结果表明：

审稿人高度评价该成果，认为其“为芯片设计领域带来了革命性的突破，为未来高性能芯片的设计提供了强有力的技术支持”。

国际关注与行业趋势

近年来，AI技术在芯片设计中的应用受到广泛关注。Google、Cadence等公司也推出了AI赋能的EDA（Electronic Design Automation）产品。钱超教授团队的研究不仅推动了时序驱动布局技术的发展，也为AI在EDA领域的应用提供了新的思路。

未来展望

随着芯片设计复杂度的进一步提升，时序驱动布局技术将继续面临新的挑战。钱超教授团队表示，未来将探索更多AI与EDA结合的创新方法，为芯片设计行业的发展贡献更多力量。

这项研究不仅体现了中国在芯片设计领域的技术实力，也为全球半导体产业的发展提供了重要参考。