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发布日期：2025-08-06 12:11    点击次数：94

电子打算自动化是芯片打算的基石产业，被誉为“芯片之母”。欧洲打算自动化与测试会议（DATE）是电子打算自动化规模的顶级外洋学术会议。近日，南京大学东说念主工智能学院LAMDA组钱超熟习团队在公共电子打算规模专科顶级学术会议DATE 2025发表论文“Timing-Driven Global Placement by Efficient Critical Path Extraction”，获最好论文奖。据悉，DATE本年收到逾1200篇投稿，托福率约25%，共评比出4篇最好论文奖（获奖率仅0.3%）。

论文第一作家侍昀琦、第四作家林熙、第五作家薛轲分辨是南京大学东说念主工智能学院的硕士生、本科生和博士生，钱超熟习为通信作家，论文与华为诺亚方舟实践室衔尾完成。

该责任针对大限度芯片尺度单位的全局布局问题，通过高效的要害旅途索要技巧，障翳通盘时序（即传播时延无间，是终了芯片功能的要害）违例端点，从而精准建模时序认识，何况在优化时兼顾布线长度、布局密度、时序等多个认识；较起初进算法，在要害时序方针TNS和WNS上分辨普及40.5%和8.3%。审稿东说念主高度评价该责任，称“截至令东说念主印象相配深远，越过了通盘先进责任”，获得显赫普及。据悉，公共电子打算规模专科顶级学术会议DATE自1994年创办以来已举办31届，本年将于3月31日至4月2日在法国里昂召开。

近期，AI技巧在芯片打算中的哄骗受到了外洋上高度慈祥。Google在Nature建议AlphaChip，哄骗于TPU打算，而多家EDA头部厂商也推出了AI赋能的EDA居品。芯片打算过程冗长复杂，存在大批复杂优化问题。行为东说念主工智能的蹙迫商议分支，演化算法受达尔文进化论启发，通过模拟“交叉变异”和“当然遴荐”行为，可用于求解机器学习中复杂优化问题，但这类算法简直隧说念是“启发式”：在不少情况下灵验, 但为何收效、在何种要求下收效却并不明晰。

LAMDA组周志华熟习教唆俞扬熟习和钱超熟习永久辛劳，但愿大意建树起相应表面基础，并对算法打算给出指挥；2019年他们在Springer出书专著《Evolutionary Learning: Advances in Theories and Algorithms》，转头了他们在该方进取曩昔二十年的主要责任，并于2021年出书汉文版《演化学习：表面与算法弘扬》。基于在演化学习标的的永久表面商议，近期针对芯片打算中的复杂优化问题打算出了多个原创滥觞算法，如针对芯片宏元件布局问题，较Google在Nature’21建议范例的布线长度诬捏80%以上，较刻下起初进的开源EDA器具OpenROAD的芯片最终时序方针普及超65%，在ACM SIGEVO Human-Competitive Results获奖；几许技巧在华为海念念落地考证，攻克华为“揭榜挂帅”繁重，包括将芯片寄存器寻优效果平均普及 22.14 倍等。

记者了解到，LAMDA组当今与华为正在进一步衔尾攻关，但愿通过先进芯片打算缓解刻下先进制造工艺局限。

扬子晚报/紫牛新闻记者  杨甜子

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