申请/专利权人：湖南大学

申请日：2021-08-03

公开（公告）日：2024-02-23

公开（公告）号：CN113609812B

主分类号：G06F30/394

分类号：G06F30/394;G06F30/398

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.23#授权;2021.11.23#实质审查的生效;2021.11.05#公开

摘要：本公开实施例中提供了一种基于LightGBM的网表级的线时延预测方法、设备及介质，属于电学技术领域，具体包括：对基准电路进行逻辑综合得到第一网表后，对第一网表进行物理布局布线，得到第二网表；读取第二网表的物理时序信息，并将物理时序信息作为训练标签；得到RC信息；形成初始特征集，并将初始特征集分为训练集和测试集；将时延信息和训练集输入LightGBM算法，得到时延预测模型，以及，将压摆信息和训练集输入LightGBM算法，得到压摆预测模型；将测试集分别输入时延预测模型和压摆预测模型，得到预测结果。通过本公开的方案，在芯片设计的逻辑综合阶段根据网表提取物理时序信息和RC信息，使用LightGBM训练预测模型，提高了时延预测的适应性、预测效率和预测精度。

主权项：1.一种基于LightGBM的网表级的线时延预测方法，其特征在于，包括：对基准电路进行逻辑综合得到第一网表后，对所述第一网表进行物理布局布线，得到第二网表；读取所述第二网表的物理时序信息，并将所述物理时序信息作为训练标签，其中，所述物理时序信息包括时延信息和压摆信息；剔除所述第二网表中的布局信息和布线信息后进行特征提取，得到RC信息；根据所述RC信息内的RC寄生参数计算所述第二网表对应的特征信息形成初始特征集，并将所述初始特征集分为训练集和测试集；将所述时延信息和所述训练集输入LightGBM算法，得到时延预测模型，以及，将所述压摆信息和所述训练集输入所述LightGBM算法，得到压摆预测模型；将所述测试集分别输入所述时延预测模型和所述压摆预测模型，得到预测结果，其中，所述预测结果包括所述时延预测模型对应的预测时延和所述压摆预测模型对应的预测压摆。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖南大学 基于LightGBM的网表级的线时延预测方法、设备及介质

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