Cell对称矩阵结构在电路划分中的应用

"这篇研究论文探讨了一种基于Cell对称矩阵结构的电路划分方法，用于超大规模集成电路（VLSI）的物理设计自动化。作者蒋艳德、郭阳和王济铭提出了一种改进的Fiduccia-Mattheyses (FM)算法，通过采用对称矩阵数据结构来优化电路划分过程，简化结点增益计算，并减少判断与计算的复杂性。实验结果显示，这种方法在保持线性复杂度的同时，能有效提高切边优化效果，平均达到95.89%，并确保等价划分结果。" 电路划分是VLSI设计流程中的一个重要步骤，它涉及到将大型电路分割成较小的子模块，以便于管理和优化。这项工作通常是一个NP-hard问题，意味着没有已知的多项式时间解决方案。传统的FM算法是一种常用的电路划分策略，但其计算复杂度较高，尤其是在处理大规模电路时。 论文中介绍的cell对称矩阵结构是对传统FM算法的一种创新性改进。通过对结点和线网信息的存储采用对称矩阵，算法能够以更简单的方式进行操作，减少了计算结点增益的复杂度。结点增益是决定电路划分的关键因素，它衡量了将某个结点从一个分区移动到另一个分区对整个电路质量的影响。通过简化这一计算，新方法不仅降低了计算负担，还加快了算法执行速度。 此外，论文强调了简化原始算法中的判断与计算过程，这对于实际应用中的效率提升至关重要。实验部分展示了新方法在实际电路实例上的表现，平均优化效果超过95.89%，这意味着在保持电路功能不变的前提下，这种方法能有效地减少分割边界，从而改善整体设计的性能。 关键词涵盖了电路划分的核心概念，包括物理设计、FM算法、增益计算、cell对称矩阵以及超大规模集成电路。这些关键词反映了论文的研究重点和技术贡献，即通过cell对称矩阵结构来改进经典算法，解决VLSI设计中的关键问题。 这篇论文提供了一个高效且实用的电路划分方法，对于VLSI设计领域的研究和实践具有重要的参考价值。它不仅简化了现有技术，还提高了电路划分的效率，有助于推动集成电路设计自动化的发展。