HGRP异构图神经网络用于可布线性预测
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HGRP异构图神经网络用于可布线性预测
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AI 综述
Yule Sheng等作者提出一种名为HGRP的异构图神经网络，用于芯片可布线性预测。该方法把单元、线网和布线网格建模为不同类型的节点，显式表示拓扑连接、空间映射与网格邻接关系，并通过异构消息传递机制实现跨类型节点的信息交互与特征融合。 作者称，在CircuitNet数据集上，HGRP在拥塞预测任务中相比当时最优方法的F1-score相对提升18.69%。论文已被ASP-DAC2027接收，源码已公开。
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最新进展10月15日 12:00
HGRP：用于可布线性预测的异构图神经网络报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.LGHGRP：用于可布线性预测的异构图神经网络
HGRP 是一种用于可布线性预测的异构图神经网络，将单元、线网和布线网格建模为不同类型的节点，显式表示拓扑连接、空间映射与网格邻接关系，并设计异构消息传递机制实现跨类型节点的信息交互与特征融合。在 CircuitNet 数据集上，HGRP 在拥塞预测任务中相比 SOTA 的 F1-score 相对提升 18.69%。源码已公开，论文被 ASP-DAC2027 接收。
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