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内容提要
南京大学人工智能学院LAMDA组在DATE 2025会议上获得最佳论文奖，论文研究了一种高效的时序驱动全局布局方法，显著提升了芯片设计的时序性能，结合关键路径提取技术，优化了布局质量，推动了EDA技术的发展。
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关键要点
- 南京大学人工智能学院LAMDA组在DATE 2025会议上获得最佳论文奖。
- 论文题目为《Timing-Driven Global Placement by Efficient Critical Path Extraction》。
- 论文由南京大学与华为诺亚方舟实验室合作完成，第一作者为硕士生侍昀琦。
- DATE会议是EDA领域的顶级国际学术会议，吸引了全球著名学者和专家参与。
- 今年的DATE会议共收到超过1200篇投稿，录用率约25%。
- 研究提出了一种高效的时序驱动全局布局方法，显著提升了芯片设计的时序性能。
- 新方法在关键时序指标TNS和WNS上分别提升了40.5%和8.3%。
- 该研究引入了细粒度的引脚到引脚吸引力二次距离损失，直接针对时序指标进行优化。
- 开发了基于DREAMPlace 4.0的GPU加速时序驱动布局流程，速度提升了6倍。
- 新方法在ICCAD2015竞赛基准测试中表现优异，TNS和WNS指标显著提升。
- 研究团队希望通过AI赋能EDA技术，解决芯片设计中的复杂优化问题。
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