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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明公开了一种基于持续学习模型预测的电子设计布局布线方法，采用LG‑BLS可持续学习模型用于在Multi‑FPGA划分后预测子FPGA的面积、布局时间来评估划分质量，该LG‑BLS可持续学习模型具有强大的持续学习能力，能简单应对后续规模变化较大的FPGA设计，既能提高布局布线的准确度，又能提高布局布线的效率。另外，本发明结合每个子网表文件的LUT数目、DSP数目、信号LVDS数目等信息用于预测子FPGA的面积、布局时间来评估划分质量，可大大提高评估划分质量。
主权项：1.一种基于持续学习模型预测的电子设计布局布线方法，其特征在于，包括：S1、EDA工具自动完成综合阶段，将RTL级硬件语言进行网表映射，得到网表文件；S2、将网表文件进行划分后得到多个子网表文件；S3、将多个子网表文件输入到EDA工具中，得到每个子网表文件的资源信息；S4、从每个子网表文件的资源信息中提取特征信息，并将提取得到的特征信息以及EDA工具的布局布线参数组合输入至已经过训练的LG-BLS可持续学习模型中，通过该LG-BLS可持续学习模型预测出多组面积和布局布线时间指标，判断预测性能指标是否满足要求，如果满足，则进入布局布线阶段，否则返回步骤S2重新划分；S5、EDA工具根据满足要求的预测性能指标所对应的布局布线参数组合进行布局布线；S6、将完成布局布线后的结果同步到数据库中；当数据库达到设定样本数后，再次对LG-BLS可持续学习模型进行训练，并将该再次训练的LG-BLS可持续学习模型应用于后续其它的电子设计布局布线。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种基于持续学习模型预测的电子设计布局布线方法
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