首屆MLCAD Contest公榜，東南大學(xué)摘得首冠

2023年9月11-13日，第五屆ACM/IEEE Workshop on Machine Learning for CAD（MLCAD Workshop 2023）在猶他州Snowbird舉行。

9月13日，首屆MLCAD Contest獎項公布，東南大學(xué)SEU-Placer奪冠。參賽隊員包括顧浩、顧健、岳逾先，指導(dǎo)老師是朱自然、楊軍、陳建利。

根據(jù)官網(wǎng)信息，首屆MLCAD Contest有19支參賽隊，中國共有8支參賽隊，占比42%；其中北京大學(xué)、大連理工大學(xué)、東南大學(xué)、南京郵電大學(xué)、上海交通大學(xué)、臺灣清華大學(xué)各有1支隊伍，香港中文大學(xué)2支隊伍，其他海外隊伍包括佐治亞理工、德州大學(xué)奧斯汀分校、伊利諾伊大學(xué)香檳分校、杜克大學(xué)等知名高校。

眾所周知，在ASIC和FPGA的物理設(shè)計流程中，宏布局在可布線性和時序收斂方面起著不可或缺的作用。特別是，F(xiàn)PGA器件布局的離散和列性質(zhì)對可放置宏（例如，BRAM、DSP、URAM、級聯(lián)形狀等）提出了獨特的放置約束。這些約束對經(jīng)典的優(yōu)化和組合方法來說是具有挑戰(zhàn)性的，并且生成的布圖通常會導(dǎo)致網(wǎng)表設(shè)計布局存在可布線性和時序收斂問題。

受最近的深度強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning，RL）方法的啟發(fā)，本競賽的目標(biāo)是促進學(xué)術(shù)研究，開發(fā)ML或深度RL方法，以改進當(dāng)前最先進的宏布局工具。

本賽題基于Xilinx UltraScale+架構(gòu)，需要設(shè)計算法確定DSP、BRAM以及URAM三種宏模塊的位置，并通過Vivado進行標(biāo)準(zhǔn)單元布局和布線，使得布線擁塞和運行時間最小化。主要難點包括宏模塊布局階段的擁塞優(yōu)化以及考慮cascaded shape、region constraint等多種約束。

東南大學(xué)SEU-Placer團隊提出了一種擁塞驅(qū)動的多電場能全局布局以及多種約束感知的合法化算法，在140個公開例子以及198個隱藏例子下實現(xiàn)了較好的宏模塊布局結(jié)果。

朱自然博士主要研究方向為集成電路電子設(shè)計自動化（EDA）布局布線、布圖規(guī)劃等，在DAC，TCAD，ICCAD，TODAES等EDA領(lǐng)域主要會議/期刊發(fā)表二十余篇論文。主持國家重點研發(fā)計劃青年科學(xué)家項目和國家自然科學(xué)基金等項目。2017年獲第54屆DAC最佳論文獎；2017-2018年兩次獲得CAD Contest@ICCAD第一名；2020年獲中國運籌學(xué)會科學(xué)技術(shù)獎運籌應(yīng)用獎；2022年獲CAD Contest@ICCAD第二名；2023年獲MLCAD Contest第一名。

關(guān)于MLCAD Workshop

MLCAD Workshop始于2019年，聚焦機器學(xué)習(xí)（ML）在計算機輔助設(shè)計（CAD）和電子系統(tǒng)設(shè)計的各個方面的應(yīng)用。MLCAD Workshop由ACM設(shè)計自動化特別興趣小組（SIGDA）和IEEE電子設(shè)計自動化委員會（CEDA）共同主辦。

接收的論文涵蓋ML增強CAD在芯片以及系統(tǒng)方面的應(yīng)用，包括但不限于：算法、工具、示例應(yīng)用，基準(zhǔn)測試、數(shù)據(jù)源和管理，以及ML和優(yōu)化之間的聯(lián)系。