openDACS2025開源EDA與芯片賽項

賽題一：網(wǎng)表評估和優(yōu)化介紹

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10月22日（周三） 19:30 精彩開播

| 宣講信息

報告題目

賽題宣講：網(wǎng)表評估和優(yōu)化介紹

報告簡介

開放原子大賽是由開放原子開源基金會組織舉辦的面向開源領(lǐng)域的技術(shù)類賽事，目前大賽已成功舉辦兩屆共發(fā)布100個賽項，吸引8多萬人報名參賽，覆蓋1000多所院校，發(fā)放獎金超過2700萬元，形成了一批具有應(yīng)用價值的技術(shù)成果。本屆大賽預(yù)計發(fā)布50個賽項，持續(xù)規(guī)劃1500萬元總獎金。

openDACS2025開源EDA與芯片賽項，聚焦集成電路產(chǎn)業(yè)的數(shù)字設(shè)計、處理器設(shè)計自動化、生成式芯片設(shè)計等領(lǐng)域，對促進產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

宣講嘉賓

李興權(quán)(鵬城實驗室副研究員)、陶思敏（鵬城實驗室工程師）

特邀主持

何均宏（openDACS工委會）、穆嘉楠（中科院計算技術(shù)研究所）

宣講時間

2025年10月22日（周三）1930

講座環(huán)節(jié)及流程

?講座環(huán)節(jié)：

① 5 分鐘主持人進行主題與嘉賓介紹

② 45分鐘報告嘉賓講座環(huán)節(jié)

③ 15分鐘互動問答環(huán)節(jié)

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直播海報

誠邀各界嘉賓

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1. 大賽背景

開放原子大賽是由開放原子開源基金會組織舉辦的面向開源領(lǐng)域的技術(shù)類賽事，目前大賽已成功舉辦兩屆共發(fā)布100個賽項，吸引8多萬人報名參賽，覆蓋1000多所院校，發(fā)放獎金超過2700萬元，形成了一批具有應(yīng)用價值的技術(shù)成果。本屆大賽預(yù)計發(fā)布50個賽項，持續(xù)規(guī)劃1500萬元總獎金。openDACS2025開源EDA與芯片賽項，聚焦集成電路產(chǎn)業(yè)的數(shù)字設(shè)計、處理器設(shè)計自動化、生成式芯片設(shè)計等領(lǐng)域，對促進產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。本賽項包含7道賽題，下面是賽題一 網(wǎng)表評估與優(yōu)化的介紹。

2. 命題單位及賽題Chair

2.1 命題單位

鵬城實驗室、中國科學院計算技術(shù)研究所

2.2 賽題Chair

李興權(quán) 鵬城實驗室副研究員

李興權(quán)，鵬城實驗室，副研究員，博士生導師。主要從事EDA、AIEDA相關(guān)研究，主導開源EDA項目--iEDA。主持和參與國家自然科學基金項目，福建省優(yōu)青項目，國家實驗室重大專項項目課題，工信部項目課題多項。在TCAD，TC，TVLSI，TODAES，DAC,ICCAD，DATE，ICCD,ASPDAC, ISPD, ISCAS,ISEDA, NIPS等學術(shù)期刊和會議發(fā)表70余篇論文，申請發(fā)明專利20項（PCT專利2項））。2017，2018，2022年3次獲得（ICCAD@CAD Contest）全球第一名。2020年獲得中國運籌學會運籌應(yīng)用獎。2023年獲得ISEDA最佳論文獎。

陶思敏

鵬城實驗室工程師

陶思敏，鵬城實驗室工程師，iEDA團隊簽核分析模塊技術(shù)組長，主導設(shè)計靜態(tài)時序分析工具（iSTA），功耗分析工具（iPA），電壓降分析工具（iIR），所研究工具已集成在iEDA平臺，也提供給“一生一芯”做時序功耗評估。發(fā)表EDA領(lǐng)域?qū)W術(shù)論文多篇，和申請中國發(fā)明專利多篇。

穆嘉楠

中國科學院計算技術(shù)研究所助理研究員

穆嘉楠，中國科學院計算技術(shù)研究所助理研究員。2024年在中國科學院計算技術(shù)研究所獲得博士學位，他的研究聚焦于AI輔助的處理器芯片設(shè)計。以第一作者和通訊作者發(fā)表 DAC、TCAD、ICML、ICCAD、DATE等領(lǐng)域會議期刊論文十余篇。

3. 賽題背景

在芯片設(shè)計過程中，如果能在設(shè)計流程的早期，綜合后網(wǎng)表Netlist階段就對芯片的性能PPA（Performance、Power、Area）進行準確的評估，可以及時的反饋給芯片設(shè)計人員調(diào)整芯片的架構(gòu)設(shè)計等，進而提升芯片設(shè)計效率，縮短芯片設(shè)計周期和設(shè)計周轉(zhuǎn)時間（Turn Around Time）。在綜合出網(wǎng)表后到輸出最終的芯片版圖，影響芯片簽核PPA的主要是芯片物理化設(shè)計（布局、時鐘樹綜合、布線）帶來的變化。在先進工藝下，隨著線寬越來越小，互連線的電阻越來越大，互連線延時、時鐘樹功耗的占比越來越大，因此物理設(shè)計對PPA的影響日益重要。另外在物理化設(shè)計階段，時序功耗優(yōu)化手段（如插入緩沖器Buffer，改變尺寸Resizer，網(wǎng)表結(jié)構(gòu)優(yōu)化等）也會影響芯片的面積占用、時序、功耗指標。對于PPA可優(yōu)化性的考慮也是前期設(shè)計比較關(guān)注的。近年來人工智能技術(shù)爆發(fā)式發(fā)展，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機器學習方法預(yù)估芯片的性能PPA成為了近些年的研究熱點，而如何在設(shè)計早期綜合網(wǎng)表后就考慮芯片物理化設(shè)計和其中的時序優(yōu)化等對PPA的影響是一個重要的挑戰(zhàn)性問題。

4. 賽題內(nèi)容

4.1 賽題描述

本賽題針對綜合后網(wǎng)表，給定開源物理設(shè)計工具iEDA（https://github.com/OSCC-Project/iEDA.git），特征提取工具AiEDA（https://github.com/OSCC-Project/AiEDA.git），以及Golden EDA工具輸出結(jié)果的PPA指標作為標簽和預(yù)測指標，具體包括：面積（以線密度代替作為指標）、主頻、TNS（Total Negative Slack）、總功耗（分為漏電功耗、內(nèi)部功耗、開關(guān)功耗）、Top100的時序路徑的Path Delay。在本次比賽中，參賽者使用開源iEDA工具運行到布局階段不做PlaceOpt優(yōu)化進行指標評估，AiEDA提供布局階段各種類型的原始數(shù)據(jù)的提取方法，AiEDA集成了iEDA作為第三方工具，因此這兩個過程可以在AiEDA框架上一步完成?；趇EDA和AiEDA這兩個工具，參賽者選用適合的機器學習方法來預(yù)測評估數(shù)據(jù)和最終PPA之間的關(guān)系。預(yù)測結(jié)果關(guān)注指標分為精度指標和性能指標，精度關(guān)注平均絕對誤差MAE，相關(guān)性系數(shù)R2，性能指標關(guān)注模型推理運行時間Run Time，如更高的相關(guān)系數(shù)、更小的誤差和更少的運行時間則得分更高。

4.2 賽題Case

賽題方為參賽隊伍提供賽題Case（具體用例數(shù)目以數(shù)據(jù)倉庫為準，其中部分用例會作為評分隱藏用例）用于模型訓練。下面是對所提供的文件的簡單示例（具體以發(fā)布為準）。

1. 設(shè)計文件

1. 
   
   1. 門級網(wǎng)表Netlist文件(.v文件)，
   2. 時序約束文件(.sdc文件)，
   3. 開源工藝庫Skywater130(包含時序功耗信息的.lib文件, 物理單元信息.lef文件)。

如果模型訓練有需要，參賽者可以基于iEDA工具內(nèi)提供的Parser解析這些文件，如果需要的信息沒有相應(yīng)的接口api提供，可以在iEDA中補充接口。
2. iEDA快速布局評估結(jié)果和AiEDA提取特征數(shù)據(jù)

• liEDA輸出布局評估結(jié)果包括：
• 
  

1. 布局后的輸出def;
2. 基于布局后的結(jié)果給出的時序評估報告（包含Top100的時序路徑,可以根據(jù)需要設(shè)置更多路徑輸出）;
3. 功耗評估報告（包含所有Instance的漏電功耗、內(nèi)部功耗、開關(guān)功耗）；
4. 線密度報告；
5. 其他Summary報告和過程Log文件
   

• lAiEDA抽取的布局階段特征數(shù)據(jù)初步包括：

1. 
   
   1. Graph數(shù)據(jù)：包括Instance Graph、Wire Graph，從網(wǎng)表Netlist中抽取的Instance或者Pin之間的連接關(guān)系，以及點和邊上面的特征（詳細情況請看數(shù)據(jù)集）。
      
   2. Path數(shù)據(jù)：時序路徑經(jīng)過的Pin/Port和時序弧Timing Arc，以及其中特征包括電容C、電阻R、轉(zhuǎn)換時間Slew、時序Arc延時Delay等。
   3. Patch數(shù)據(jù)Patch是對版圖平面做分割，每個patch是版圖的一個區(qū)域，如下是id為2的區(qū)域，包含區(qū)域矩形大小、面積、Cell/Pin/Net密度、擁塞、Timing WNS、Power、IR_drop等特征。可以根據(jù)Patch數(shù)據(jù)構(gòu)建Timing Map、Power Map、擁塞Map等圖片數(shù)據(jù)。
      
   4. 布局單元Instance信息：布局Cell信息、是否能做Resizer和Resize Cell類型等。所有的特征數(shù)據(jù)會統(tǒng)一以Json文件格式提供，如果參賽者需要更多的特征，可以在AiEDA中補充接口。在模型推理階段，參賽者也可以修改接口跳過解析Json文件直接從內(nèi)存中獲取特征數(shù)據(jù)以加速推理時間。

3. Golden工具給出的Ground Truth指標標簽數(shù)據(jù)每個用例的標簽指標包括線密度、主頻、TNS（Total Negative Slack）、漏電功耗、內(nèi)部功耗、開關(guān)功耗、Top100的時序路徑的Path Delay 。

4.3 賽題環(huán)境

建議參賽隊伍的開發(fā)環(huán)境和運行環(huán)境，iEDA運行C++使用兼容C++20的版本，并在Linux系統(tǒng)環(huán)境下進行開發(fā)。AiEDA推薦使用Python 3.12，Pytorch版本可以根據(jù)本地GPU確定。

4.4 賽題資源和提交要求

A.提交要求：

（一）初賽：參賽隊伍提交該賽題的設(shè)計文檔，要求是PDF文檔，在文檔中應(yīng)寫清楚技術(shù)實現(xiàn)細節(jié)，包含以下幾點：

• 功能描述
• 整體設(shè)計框架
• 功能模塊細節(jié)設(shè)計
• 方案的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)
  

（二）決賽：參賽隊伍提交訓練好的模型和模型代碼以及Readme。其中，Readme是對最終提交模型的基本說明，包括推理代碼的運行命令等。如果程序運行需要依賴第三方庫的，需要一并提供，防止由于版本不同而帶來的結(jié)果差異。在比賽結(jié)束前接受隨時提交，出題方會固定周期進行評測并對外發(fā)布排名。（三）作品提交通道：官方的AtomGit代碼平臺：https://atomgit.com/

4.5 賽題評分

賽題的評分用例分為公開用例和隱藏用例，公開用例可以作為模型訓練參賽者測試使用。預(yù)測指標7個指標包括線密度、主頻、TNS、漏電功耗、內(nèi)部功耗、開關(guān)功耗、Top100的時序路徑的Path Delay。各個預(yù)測指標得分會累加平均得到一個最終分數(shù)結(jié)果。對某個Case而言，單一預(yù)測指標精度項得分為(權(quán)重分別為0.4，0.6)：單一指標第一名得10 分，第二名得9 分，第三名8 分，第四名得7 分，第五名得6 分，第六到八名得4 分，第九到十名得3 分，其余均得1 分。另外考慮單個Case運行時間RunTime得分，在不超時的情況下按照排名得分，如果超時則Run Time為0分。該Case的總體得分為7個預(yù)測指標和運行時間Run Time的得分Score_i累加平均，權(quán)重相同，每個Case最高滿分10分： 而參賽選手的該賽題得分為所有測試用例的分數(shù)之和，10個測試用例滿分為100分。

4.6 賽事流程

4.7 賽題獎金

大賽分為初賽和決賽，均設(shè)獎項，總獎金40萬元。

（1）初賽：參賽隊伍按賽題報名，在規(guī)定的時間內(nèi)提交參賽開源代碼、可執(zhí)行代碼、測試數(shù)據(jù)和相關(guān)文檔材料，由賽題評審組評分。每個賽題評選出：優(yōu)勝獎1~2名，獎金1.3萬元；優(yōu)秀獎2~3名，獎金0.5萬元。

（2）決賽：初賽的各賽題優(yōu)勝獎10~14支隊伍進行路演，評出3項“開源創(chuàng)新之星”獎，獲獎?wù)咦芳营劷?萬元；3~5項“開源新秀”獎，獲獎?wù)咦芳营劷?萬元。

5. 賽事報名和聯(lián)系方式

報名網(wǎng)址：https://competition.atomgit.com/competitionInfo?id=f702525c4fb87ddb624211ef6fb23e20
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聯(lián)系方式：taosm@pcl.ac.cn

賽事微信群二維碼：