X結(jié)構(gòu)帶來(lái)物理設(shè)計(jì)諸多性能的提高,該結(jié)構(gòu)的引入和多層工藝的普及,使得總體布線算法更復(fù)雜.為此,在XGRouter布線器的基礎(chǔ)上,本文設(shè)計(jì)了三種有效的加強(qiáng)策略,包括:1)增加新類(lèi)型的布線方式; 2)粒子群優(yōu)化（Particle swarm optimization, PSO）算法與基于新布線代價(jià)的迷宮布線的結(jié)合; 3)初始階段中預(yù)布線容量的縮減策略,繼而引入了多層布線模型,簡(jiǎn)化了XGRouter的整數(shù)線性規(guī)劃模型,最終構(gòu)建了一種高性能的X結(jié)構(gòu)多層總體布線器,稱(chēng)為ML-XGRouter.在標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試電路的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明, ML-XGRouter相對(duì)其他各類(lèi)總體布線器,在多層總體布線中最重要的優(yōu)化目標(biāo)—溢出數(shù)和線長(zhǎng)總代價(jià)兩個(gè)指標(biāo)上均取得最佳. 

【文章來(lái)源】：自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2020年01期 北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：15 頁(yè)

【部分圖文】：

總體布線圖

在XGRouter的初始布線階段中,針對(duì)分解后兩引腳所構(gòu)成的直線斜率值為0,-1,+1和∞的線網(wǎng)(此類(lèi)線網(wǎng)集稱(chēng)為NA),如果采用該直線連接兩引腳,不會(huì)超過(guò)連接邊的容量,則用該直線連接該兩端線網(wǎng).但若造成溢出的情況,如圖2所示,則放棄連接該類(lèi)兩端線網(wǎng)(此類(lèi)線網(wǎng)集稱(chēng)為NC),并放在主階段進(jìn)行連接.而在主階段其連接仍采用圖2所示的方式,將導(dǎo)致這些N C線網(wǎng)在主階段仍不可連接,從而導(dǎo)致非常多未能連接的線網(wǎng),嚴(yán)重影響PSO算法的求解性能.因此,在本文主階段中,針對(duì)NC1設(shè)計(jì)了新型走線方式,針對(duì)水平或垂直關(guān)系的線網(wǎng)采用圖3(a)和3(b)的兩種連接方式,而針對(duì)45?或135?關(guān)系的線網(wǎng)(NC2)采用圖3(c)的連接方式,通過(guò)新增布線方式,主階段可合理避開(kāi)擁擠區(qū)域.

本文將未采用和采用E1策略的總體布線算法在ISPD07的基準(zhǔn)電路上[22]進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比,如表1所示.采用E1策略相對(duì)未采用E1策略(表中用E0表示)的總體布線結(jié)果在總溢出數(shù)(TOF)方面取得了16.63%的減少率,表明E1策略有助于主階段盡可能多連接NC,提高布通率.雖然增加了少量的線長(zhǎng)總代價(jià)(TWL),但針對(duì)溢出數(shù)帶來(lái)可觀的優(yōu)化,從而表明E1策略的有效性.2.2.2 PSO與迷宮算法的結(jié)合策略(E2策略)

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：2918901