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基于深度学习的数字IC布局优化：DREAMPlace 4.0的GPU加速实践
随着数字集成电路（IC）设计复杂度的指数级增长，传统布局工具在处理超大规模设计时面临计算效率瓶颈。DREAMPlace作为基于深度学习的VLSI布局开源项目，通过引入GPU加速技术，实现了全局布局与详细布局阶段超过30倍的速度提升。本文以DREAMPlace 4.0版本为核心，解析其GPU加速架构设计、性能优化策略及工程实践。
随着数字集成电路（IC）设计复杂度的指数级增长，传统布局工具在处理超大规模设计时面临计算效率瓶颈。DREAMPlace作为基于深度学习的VLSI布局开源项目，通过引入GPU加速技术，实现了全局布局与详细布局阶段超过30倍的速度提升。本文以DREAMPlace 4.0版本为核心，解析其GPU加速架构设计、性能优化策略及工程实践。
