基于GNN-Transformer的逻辑综合电路面积预测方法
发明专利本发明公开基于GNN‑Transformer的逻辑综合电路面积预测方法，该方法包括：构建逻辑综合电路面积预测数据集，所述数据集RTL verilog描述的电路，以及由逻辑综合工具提供的一系列优化算子排列组成的优化序列，以及电路综合后的面积作为标签；构建基于GNN‑Transformer的逻辑综合电路面积预测模型。本发明通过利用来自电路和优化序列的时空信息，并考虑了不同规模电路的数据标签跨度大对模型训练产生的影响，能够对不同规模电路进行更加精确的预测。
《基于GNN-Transformer的逻辑综合电路面积预测方法》是一发明专利，专利号为 2024113389276，当前法律状态为已售，由杭州电子科技大学提出申请，发明人为吴悦;解振;周益龙;周凌峰;杨晓燕，申请日期为2024-09-25，公开（公告）日期为2024-12-17，国际专利分类号（IPC）为 G06F30/327(2020.01)I;G06N3/045(2023.01)I;G06F18/213(2023.01)I;G06F18/241(2023.01)I;G06F18/25(2023.01)I;G06F123/02(2023.01)N，高新资质：已报高企，所属技术领域包括：电子设计自动化EDA流程 静态时序分析引擎 布线前时序预测模型 线网嵌入 超大规模集成电路设计 电路逻辑优化方法。该专利权属清晰，可通过正规流程办理转让，适用于企业技术升级、资质申报与战略布局。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开基于GNN‑Transformer的逻辑综合电路面积预测方法，该方法包括：构建逻辑综合电路面积预测数据集，所述数据集RTL verilog描述的电路，以及由逻辑综合工具提供的一系列优化算子排列组成的优化序列，以及电路综合后的面积作为标签；构建基于GNN‑Transformer的逻辑综合电路面积预测模型。本发明通过利用来自电路和优化序列的时空信息，并考虑了不同规模电路的数据标签跨度大对模型训练产生的影响，能够对不同规模电路进行更加精确的预测。
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