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內(nèi)容簡介

　　在整個現(xiàn)代芯片設計的過程中，由于其復雜性，從而使得專業(yè)軟件的廣泛應用成為了必然。為了獲得優(yōu)異結果，使用軟件的用戶需要對底層數(shù)學模型和算法有較高的理解。此外，此類軟件的開發(fā)人員必須對相關計算機科學方面有深入的了解，包括算法性能瓶頸以及各種算法如何操作和交互?！冻笠?guī)模集成電路物理設計：從圖分割到時序收斂（原書第2版）》介紹并比較了集成電路物理設計階段使用的基本算法，其中從抽象電路設計為開始并拓展到幾何芯片布局。更新后的第2版包含了物理設計的新進展，并涵蓋了基礎技術。許多帶有解決方案的示例和任務使得闡述更加形象生動，并有助于加深理解?！冻笠?guī)模集成電路物理設計：從圖分割到時序收斂（原書第2版）》是電子設計自動化領域中為數(shù)不多的精品，適合集成電路設計、自動化、計算機專業(yè)的高年級本科生、研究生和工程界的相關人士閱讀。

作者簡介

　　Andrew B.Kahng是美國加州大學圣地亞哥分校計算機科學與工程（CSE）系和電子與計算機工程（ECE）系教授，并擔任高性能計算領域的名譽主席。他曾在Cadence公司（1995～1997年）擔任訪問科學家，并且是Blaze DFM公司的創(chuàng)始人、董事長和首席技術官（2004～2006年）。Jens Lienig是德國德累斯頓工業(yè)大學（TUD）電氣工程教授。他也是TUD機電與電子設計研究所的所長。他曾在Tanner Research公司（1996～1999年）和Robert Bosch公司（1999～2002年）擔任項目經(jīng)理。Igor L.Markov是IEEE會士和ACM杰出科學家。除了在美國密歇根大學擔任電氣工程與計算機科學教授外，他還曾在谷歌公司（2014～2017年）工作，并且自2018年以來一直在Facebook/Meta公司工作。Jin Hu是美國密歇根大學計算機科學與工程（CSE）系的博士生。之后，她先后在IBM公司（2013～2017年）、Bloomberg公司（2017～2019年）和Two Sigma Insurance Quantified（TSIQ）公司（自2019年以來）工作。

圖書目錄

目錄
序
第2版前言
第1版前言
第1章　緒論1
1.1　電子設計自動化（EDA）1
1.2　VLSI設計流程4
1.3　VLSI設計模式8
1.4　版圖層和設計規(guī)則12
1.5　物理設計優(yōu)化14
1.6　算法復雜度15
1.7　圖論術語17
1.8　常用EDA術語20
參考文獻22
第2章　網(wǎng)表和系統(tǒng)劃分23
2.1　引言23
2.2　術語24
2.3　優(yōu)化目標25
2.4　劃分算法25
2.4.1　Kernighan–Lin（KL）算法25
2.4.2　擴展的KL 算法29
2.4.3　Fiduccia- Mattheyses（FM）算法30
2.5　多級劃分框架36
2.5.1　結群37
2.5.2　多級劃分37
第2章練習38
參考文獻39
第3章　芯片規(guī)劃40
3.1　布圖規(guī)劃介紹41
3.2　布圖規(guī)劃的優(yōu)化目標42
3.3　術語43
3.4　布圖的表示45
3.4.1　從布圖到一個約束圖對45
3.4.2　從布圖到一個序列對47
3.4.3　從序列對到一個布圖47
3.5　布圖規(guī)劃算法52
3.5.1　布圖尺寸變化52
3.5.2　群生長56
3.5.3　模擬退火60
3.5.4　集成布圖規(guī)劃算法63
3.6　引腳分配63
3.7　電源和地線布線67
3.7.1　電源和地線網(wǎng)分布設計67
3.7.2　平面布線68
3.7.3　網(wǎng)格布線69
第3章練習71
參考文獻72
第4章　全局和詳細布局74
4.1　引言74
4.2　優(yōu)化目標75
4.3　全局布局81
4.3.1　最小割布局82
4.3.2　解析布局88
4.3.3　模擬退火95
4.3.4　現(xiàn)代布局算法97
4.4　合法化和詳細布局99
第4章練習100
參考文獻101
第5章　全局布線104
5.1　引言104
5.2　術語和定義106
5.3　優(yōu)化目標108
5.4　布線區(qū)域的表示110
5.5　全局布線流程112
5.6　單網(wǎng)布線112
5.6.1　矩形布線112
5.6.2　連通圖中的全局布線117
5.6.3　用Dijkstra算法找最短路徑121
5.6.4　用A*搜索算法找最短路徑126
5.7　全網(wǎng)表布線127
5.7.1　整數(shù)線性規(guī)劃布線127
5.7.2　拆線重布（RRR）130
5.8　現(xiàn)代全局布線132
5.8.1　模式布線133
5.8.2　協(xié)商擁塞布線133
第5章練習134
參考文獻135
第6章　詳細布線137
6.1　術語137
6.2　水平和垂直約束圖140
6.2.1　水平約束圖140
6.2.2　垂直約束圖141
6.3　通道布線算法142
6.3.1　左邊算法142
6.3.2　Dogleg布線145
6.4　開關盒布線147
6.4.1　術語148
6.4.2　開關盒布線算法148
6.5　OTC與全局單元布線算法150
6.5.1　OTC布線方法151
6.5.2　OTC布線算法151
6.6　詳細布線的現(xiàn)代挑戰(zhàn)152
第6章練習154
參考文獻155
第7章　特殊布線157
7.1　區(qū)域布線157
7.1.1　簡介157
7.1.2　線網(wǎng)順序159
7.2　非Manhattan布線161
7.2.1　八向Steiner樹161
7.2.2　八向迷宮搜索163
7.3　時鐘布線163
7.3.1　術語164
7.3.2　時鐘樹布線問題的提出166
7.4　現(xiàn)代時鐘樹綜合168
7.4.1　構建全局零偏移時鐘樹168
7.4.2　含擾動時鐘樹緩沖插入175
第7章練習178
參考文獻179
第8章　時序收斂181
8.1　引言181
8.2　時序分析和性能約束183
8.2.1　靜態(tài)時序分析184
8.2.2　使用零松弛算法進行時延預算188
8.3　時序驅動布局192
8.3.1　基于線網(wǎng)的技術193
8.3.2　在線性規(guī)劃的布局中使用STA 195
8.4　時序驅動布線196
8.4.1　有界半徑有界代價算法197
8.4.2　Prim-Dijkstra算法的折衷198
8.4.3　源-匯時延的最小化199
8.5　物理綜合201
8.5.1　改變門大小201
8.5.2　緩沖插入202
8.5.3　網(wǎng)表重構203
8.6　性能驅動設計流程206
8.7　結論213
第8章練習215
參考文獻216
第9章　附錄218
9.1　在物理設計中的機器學習218
9.1.1　介紹218
9.1.2　機器學習：在物理設計中的前景與挑戰(zhàn)218
9.1.3　標準機器學習應用219
9.1.4　物理設計的機器學習現(xiàn)狀220
9.1.5　未來發(fā)展223
9.2　章節(jié)練習的答案223
9.2.1　第2章：網(wǎng)表和系統(tǒng)劃分223
9.2.2　第3章：芯片規(guī)劃226
9.2.3　第4章：全局和詳細布局229
9.2.4　第5章：全局布線232
9.2.5　第6章：詳細布線235
9.2.6　第7章：特殊布線239
9.2.7　第8章：時序收斂247
9.3　CMOS單元布局示例251
參考文獻253