AI 辅助版图设计

探索深度学习在版图生成中的应用。

为什么需要 AI 辅助版图

传统版图设计依赖工程师手工操作，存在以下问题：

⏱️ 耗时长：复杂模块需要数周甚至数月
🔄 重复性高：大量相似结构需要手动复制调整
🎯 依赖经验：质量高度依赖工程师水平

AI 可以：

✅ 自动生成初始布局
✅ 优化布线路径
✅ 学习优秀设计模式

当前研究方向

1. 基于规则的方法

使用启发式算法（遗传算法、模拟退火）
优点：可解释性强，不需要训练数据
缺点：难以处理复杂约束

2. 基于深度学习的方法

ALIGN：Google 开源的自动版图生成工具
GNN（图神经网络）：将版图表示为图结构，学习组件间关系
强化学习：将版图生成建模为序列决策问题

3. 混合方法（推荐）

规则 + 学习：用规则约束搜索空间，用学习优化细节
R1-Layout-Engine 采用的路线

R1-Layout-Engine 项目

我主导的开源项目，目标是实现无训练样本的 AI 自动版图生成。

技术路线

输入：电路网表
  ↓
模块 1：SA 布局（模拟退火）
  - 链式启发式初始化
  - 遗传算法优化
  ↓
模块 2：布线
  - A* 搜索
  - DRC 检查
  ↓
模块 3：ML 优化（可选）
  - 基于历史数据提质
  - 不依赖 ML 也能跑通
  ↓
输出：版图 GDS

开源地址

github.com/ryzee/R1-Layout-Engine（示例链接）

工具推荐

工具	类型	特点
ALIGN	开源	Google 出品，基于模板
OSIRIS	开源	学术项目，研究导向
R1-Layout-Engine	开源	我的项目，无训练路线

相关论文

下一步计划

[ ] 实现 SA 布局模块
[ ] 集成遗传算法优化
[ ] 添加 A* 布线算法
[ ] 开源第一批代码