AI 驱动的时序感知功耗优化框架

该研究提出一个 AI 驱动的后布线功耗恢复框架，用梯度提升模型集成预测功耗变化、归一化损伤降低和约束回归风险，为恢复与修复操作分别生成采集分数，并由确定性 EDA 分析把关每次接受。框架记录基线约束裕量、限制修复开销不超过实测节省的一定比例，模型不确定时回退到确定性方案。学习策略尚属提出阶段，未报告训练模型结果或专有设计测量数据，配套公开设计研究为契约提供支持。