基于深度学习的布局后布线违例预测方法及可读存储介质
基本信息
| 申请号 | CN202011437109.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112233115B | 公开（公告）日 | 2021-05-07 |
| 申请公布号 | CN112233115B | 申请公布日 | 2021-05-07 |
| 分类号 | G06T7/00(2017.01)I | 分类 | - |
| 发明人 | 樊沁春;张曦;李楠 | 申请（专利权）人 | 西安国微半导体有限公司 |
| 代理机构 | 西安嘉思特知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 闫家伟 |
| 地址 | 710000陕西省西安市高新区丈八街办科技二路72号西安软件园零壹广场10901室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的布局后布线违例预测方法及可读存储介质，包括：按照预设窗口对第一版图信息进行分割，以得到每个预设窗口对应的第一特征信息；根据第一特征信息得到每个第一特征信息对应的第一特征图像；根据同一预设窗口对应的所有第一特征图像得到第一五维张量图像；根据预设窗口得到对应的第一设计规则违反图像；得到训练完的第一网络模型；基于训练完的第一网络模型，得到第一训练模型；得到第二训练模型；得到最终训练模型；将待预测数据输入至最终训练模型得到预测结果。本发明在设计规则违反非常多的情况下可以及时的调整布局，可以指导布局优化，减少布线后的设计规则违反，优化布局布线流程。 |
