基于机器学习的FPGA电子设计自动化技术研究综述

来源：电子与信息学报杂志2023年第1期北京时间：

作者：田春生, 陈雷, 王源, 王硕, 周婧, 庞永江, 杜忠

单位：1.北京大学集成电路学院 北京 1008712.北京微电子技术研究所 北京 100076

摘要：随着后摩尔时代的来临，现场可编程门阵列(FPGA)凭借其灵活的重复可编程特性、开发成本低的特点，现已被广泛应用于物联网 (IoTs)、5G通信、航空航天以及武器装备等各个领域。作为FPGA设计开发过程中所必备的手段，FPGA电子设计自动化(EDA)技术的研究在各界得到了广泛的关注。尤其是在机器学习方法的推动下，FPGA EDA工具的运行效率和结果质量(QoR)得到了很大的提升。该文首先对FPGA EDA技术与机器学习技术的概念内涵进行了简要概述，随后综述了机器学习技术在FPGA EDA高层次综合(HLS)、逻辑综合、布局与布线等各个不同阶段应用的研究现状。最后，对基于机器学习的FPGA EDA技术的发展进行了展望。以期为本领域及相关领域的专家和学者提供参考，为后摩尔时代我国集成电路产业的发展提供技术支持。

关键词：集成电路, 现场可编程门阵列, 机器学习, 电子设计自动化

基金资助：国家自然科学基金(U20A20204)，国家重大科技专项(2009ZYHJ0005)