arXiv Artificial Intelligence· Yu Feng, Liyi Zhou, Haoyu Wang, Yiming Xu, Hao Geng, Shaozhi Deng, Ningsheng Xu, Shisheng Xiong·· 2 小时前AI 评分22
GNN 引导局部精修实现高效 DSA-MP 版图分解
GNN-Guided Local Refinement for Efficient Layout Decomposition with DSA-MP
AI 导读
针对 DSA-MP 版图分解中现有方法难以兼顾解质量与运行时间、且忽略 DSA 模板边到边间距约束的问题，研究者提出一种新的冲突图模型来刻画此前被忽视的约束，并开发了由图神经网络驱动的局部精修策略。实验显示，该方法相比当前最优方法解质量更高、收敛更快，并在不同版图规模、设计风格、工艺节点和掩模数量下保持稳健。该成果已被 ICCAD 2026 接收。
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