FreeRouting项目性能优化实践：从基准测试到算法调优

FreeRouting项目性能优化实践：从基准测试到算法调优

freerouting Advanced PCB auto-router 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fr/freerouting

在PCB自动布线工具FreeRouting的开发过程中，性能优化始终是提升用户体验的关键环节。本文记录了项目团队如何通过系统化的性能分析和针对性优化，显著提升了布线算法的执行效率。

性能分析工具的选择

项目团队采用了VisualVM这一Java性能分析工具，该工具提供了直观的CPU和内存使用情况可视化，能够快速定位性能瓶颈。通过采样分析(Sampling)和代码热点(Profiling)功能，开发者可以精确识别消耗资源最多的代码段。

基准测试建立

团队首先建立了可靠的性能基准：

• 测试用例：Mars-64-revE-rot00设计文件
• 初始性能：
  • 自动布线耗时34.63秒
  • 布线优化阶段耗时5分45.11秒（减少16个过孔，线长从3.908mm优化至3.815mm）

值得注意的是，布线优化阶段在前1分钟就完成了大部分优化效果，后续时间投入产出比显著降低，这提示了优化算法收敛速度的问题。

性能瓶颈分析

通过VisualVM的内存分析，发现布线优化阶段存在严重的对象创建开销：

1. 大量临时对象被频繁创建和销毁
2. 对象分配和垃圾回收占用了可观的处理时间
3. 内存分配模式显示缺乏对象复用机制

优化策略实施

针对发现的问题，团队实施了以下优化措施：

1. 对象池技术：对频繁创建的临时对象实现复用机制，减少GC压力
2. 算法参数调优：调整优化阶段的收敛条件和搜索策略
3. 内存访问优化：改善数据结构的局部性和缓存友好性

优化成果

经过系统性优化后，性能得到显著提升：

• 自动布线时间缩短至29.34秒（提升18%）
• 布线优化时间降至2分40.10秒（提升约53%）
• 优化结果：过孔从128个降至116个，线长从3.908mm优化至3.769mm

虽然优化后的结果使用了稍多的过孔（多4个），但换来了近两倍的性能提升，这在工程实践中是可接受的权衡。

未来优化方向

尽管取得了显著进展，团队仍识别出进一步优化的机会：

1. 并行计算潜力：当前禁用多线程，存在并行化空间
2. GPU加速：特定计算密集型任务可考虑GPU加速
3. 更智能的终止条件：基于学习的方法预测优化收益

工程实践启示

本次优化实践提供了宝贵的经验：

1. 性能优化必须建立在可靠的基准测试基础上
2. 工具辅助的分析比直觉猜测更有效
3. 工程优化需要平衡多个指标（速度、质量、资源）
4. 持续的性能监控应成为开发流程的标准部分

FreeRouting团队通过这次系统化的性能调优，不仅提升了工具的实际表现，也为后续的算法改进奠定了坚实基础。这种基于数据的工程优化方法，值得在EDA工具开发中推广借鉴。

freerouting Advanced PCB auto-router 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fr/freerouting