电路训练：基于分布式深度强化学习的芯片布局生成框架

电路训练：基于分布式深度强化学习的芯片布局生成框架

circuit_training 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ci/circuit_training

项目介绍

Circuit Training 是一个开源框架，利用分布式深度强化学习技术生成芯片布局。该框架复现了2021年发表在《Nature》上的论文《A graph placement methodology for fast chip design》中的方法。通过Circuit Training，用户可以在几小时内自动生成包含数百个宏模块的芯片布局，而传统方法通常需要人类专家的参与，耗时数月。

项目技术分析

Circuit Training 基于 TF-Agents 和 TensorFlow 2.x 构建，支持即时执行、多GPU分布式训练以及分布式数据收集，能够扩展到数百个参与者。框架的核心在于利用深度强化学习算法优化芯片布局，通过自动化的方式解决复杂的组合优化问题。

项目及技术应用场景

Circuit Training 适用于电子设计自动化（EDA）领域，特别是在芯片布局优化方面。其应用场景包括但不限于：

• 芯片设计自动化：自动生成芯片布局，减少人工干预，提高设计效率。
• 组合优化问题：适用于需要解决复杂组合优化问题的场景，如资源分配、路径规划等。
• 学术研究：为学术界提供一个开源平台，促进深度强化学习在EDA领域的研究与应用。

项目特点

• 高效性：能够在几小时内生成复杂的芯片布局，而传统方法需要数月时间。
• 自动化：通过深度强化学习自动优化布局，减少对人类专家的依赖。
• 灵活性：支持用户自定义技术参数，如路由资源和宏路由分配。
• 兼容性：支持多种输入格式，如LEF/DEF和Bookshelf，并能够与DREAMPlace等工具集成。
• 可扩展性：支持分布式训练和数据收集，能够处理大规模的芯片设计问题。

总结

Circuit Training 不仅是一个强大的芯片布局生成工具，更是一个推动学术与工业界合作的桥梁。通过开源的方式，它为深度强化学习在EDA领域的应用提供了新的可能性。无论你是芯片设计专家，还是对深度强化学习感兴趣的研究者，Circuit Training 都值得你一试。

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circuit_training 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ci/circuit_training