OpenPARF:基于深度学习工具包的大规模异构FPGA开源布局布线框架

作     者：麦景 王嘉睿 邸志雄 林亦波 MAI Jing;WANG Jiarui;DI Zhixiong;LIN Yibo

作者机构：北京大学计算机学院北京100871 北京大学集成电路学院北京100871 西南交通大学信息科学与技术学院成都611756 

出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)

年 卷 期：2023年第45卷第9期

页      面：3118-3131页

核心收录：

学科分类：0710[理学-生物学] 080903[工学-微电子学与固体电子学] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：科技部重点研发计划(2021ZD0114702) 

主　　题：集成电路设计与设计自动化 物理实现 FPGA 布局布线 机器学习 

摘      要：该文提出一个面向大规模可编辑逻辑门阵列(FPGA)的开源布局布线框架OpenPARF。该框架基于深度学习工具包PyTorch实现,支持GPU大规模并行计算求解。在布局算法方面,该文设计了一种新型非对称多静电场系统,对FPGA布局问题进行建模。在布线算法方面,该文支持对FPGA可编程逻辑块(CLB)内部布线资源进行准确建模,并在大规模不规则布线资源图上进行布线,提高了异构FPGA芯片布线器的性能和效率。该文在ISPD 2016和2017 FPGA竞赛数据集和工业标准级FPGA数据集上进行了实验,结果表明该框架可减少0.4%~12.7%的布线线长,并实现两倍以上布局效率提升。