Genetic Algorithms for VLSI Design, Layout and Test Automation (Prentice Hall Modern Semiconductor D pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall PTR

作者:Pinaki Mazumder

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:1998-12-20

价格:USD 120.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780130115669

丛书系列:

图书标签:

• EDA
• Genetic Algorithms
• VLSI Design
• Layout
• Test Automation
• Optimization
• Algorithms
• Semiconductor Design
• Electronic Design Automation
• Computer Engineering
• Electrical Engineering

演化计算在集成电路设计、布局与测试自动化中的应用 本书深入探讨了演化计算（Evolutionary Computation，EC）作为一种强大而灵活的优化工具，在现代集成电路（Integrated Circuit，IC）设计、布局和测试自动化领域的广泛应用。本书侧重于介绍如何利用演化算法（Evolutionary Algorithms，EA），特别是遗传算法（Genetic Algorithms，GA），来解决那些传统方法难以应对的复杂、高维度和多目标的优化问题，从而显著提升IC设计的效率和质量。 引言 随着集成电路设计的规模和复杂性不断攀升，传统的自动化设计工具在处理海量设计空间和满足日益严苛的性能、功耗、面积（PPA）指标时，往往面临效率瓶颈和优化困境。演化计算，作为受自然界生物进化启发的计算智能方法，以其全局搜索能力、鲁棒性和对非线性、非凸优化问题的良好适应性，为解决这些挑战提供了新的视角和有效的解决方案。本书旨在为研究人员、设计工程师以及对IC设计自动化感兴趣的学者提供一个全面而深入的视角，理解演化计算如何革新IC设计的各个环节。 第一部分：演化计算基础与IC设计背景 1. 演化计算概述： 基本概念： 详细介绍演化计算的核心思想，包括种群、个体、基因、适应度函数、选择、交叉（重组）和变异等基本操作。 主要演化算法家族： 深入剖析遗传算法（GA）的运作机制、优势与局限性。同时，简要介绍其他重要的演化算法，如遗传编程（GP）、进化策略（ES）、差分进化（DE）以及粒子群优化（PSO）等，并说明它们在特定问题上的适用性。 算法参数调优与收敛性分析： 讨论如何选择和调整演化算法的关键参数（如种群大小、交叉率、变异率、选择压力等），以及如何理解和分析算法的收敛行为，避免早熟收敛和失收敛。 2. 集成电路设计流程与挑战： IC设计流程概览： 系统性地介绍从需求规格到最终芯片生产的完整IC设计流程，包括逻辑综合、电路实现、物理设计（布局与布线）、时序分析、功耗分析、可靠性分析以及制造测试等关键阶段。 传统IC设计自动化（EDA）工具的局限性： 分析现有EDA工具在面对NP-hard问题（如布局、布线）、大规模搜索空间、多目标优化以及设计空间探索（Design Space Exploration，DSE）时所面临的挑战，包括计算复杂度、局部最优陷阱以及设计迭代周期长等问题。 演化计算的契合点： 明确指出演化计算的全局搜索特性、并行处理能力和对复杂约束的处理能力，使其能够有效地弥补传统EDA工具的不足，成为解决IC设计瓶颈问题的有力工具。 第二部分：演化计算在IC设计关键环节的应用 1. 逻辑综合与高层综合： 逻辑综合优化： 探讨如何利用演化算法进行逻辑门级优化，例如最小化门数、减少线网长度、优化电路延迟或功耗。具体介绍如何将逻辑网表表示为基因型，如何定义适应度函数来衡量优化目标，以及如何设计有效的交叉和变异操作来探索逻辑结构。 高层综合（HLS）中的设计空间探索： 在HLS阶段，设计空间通常涉及操作调度、资源分配和接口选择等。本书将展示演化算法如何有效地搜索这个巨大的设计空间，以找到满足性能、功耗和面积约束的最佳硬件实现。 可配置性与IP核生成： 演化算法在生成可配置的IP核（Intellectual Property Core）方面也展现出潜力，通过优化参数和结构来适应不同的设计需求。 2. 物理设计：布局（Placement）与布线（Routing）： 布局优化： 介绍演化算法在单元（Cell）布局和宏单元（Macrocell）布局中的应用。重点讨论如何将单元的位置编码为基因型，如何设计适应度函数来最小化总线长度、减少重叠、优化时序以及降低功耗。 布线优化： 探讨演化算法在全定制布线和标准单元布线中的应用。讲解如何表示布线路径，如何通过交叉和变异操作来寻找更优的布线拓扑，以及如何权衡线网长度、拥塞和时序等因素。 考虑时序和功耗约束的布局布线： 详细阐述如何将复杂的时序（Timing）和功耗（Power）约束集成到演化算法的适应度函数中，以实现多目标的联合优化。 3. 电路级参数提取与优化： 工艺参数提取： 介绍如何利用演化算法来优化SPICE（Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis）模型参数提取过程，以提高模型的精度和拟合度。 电路性能调优： 探讨如何利用演化算法对模拟电路（如放大器、滤波器）或数字电路的器件尺寸、偏置点等参数进行优化，以达到最佳的性能指标（如增益、带宽、噪声、线性度等）。 第三部分：演化计算在IC测试自动化中的应用 1. 测试向量生成： 故障建模与测试覆盖率： 介绍常见的故障模型（如单点故障、多点故障）以及测试覆盖率的概念。 基于演化算法的测试向量生成： 详细阐述如何利用演化算法来搜索测试向量空间，以最大化测试覆盖率，同时最小化测试向量的数量。讨论如何表示测试向量，如何设计适应度函数来衡量故障覆盖率和测试向量效率。 测试向量压缩： 介绍演化算法在压缩测试向量集以减小测试数据量方面的应用。 2. 可测试性设计（Design for Testability, DFT）的优化： 扫描链（Scan Chain）优化： 探讨如何利用演化算法来优化扫描链的连接顺序，以减小扫描链的延迟和面积开销，同时保证良好的可测试性。 内嵌自测试（Built-In Self-Test, BIST）设计： 介绍演化算法在优化BIST电路的伪随机生成器（PRPG）和响应压缩器（MISR）参数方面的应用。 第四部分：高级主题与未来展望 1. 多目标演化算法（MOEA）在IC设计中的应用： 权衡PPA指标： 详细介绍多目标演化算法（如NSGA-II, SPEA2）如何同时处理性能、功耗和面积等相互冲突的目标，生成帕累托最优解集（Pareto Front），为设计者提供多样的设计选择。 实际案例分析： 通过具体的设计场景，展示MOEA如何帮助设计者在不同PPA权衡点之间做出明智的决策。 2. 演化算法与其他EDA技术的融合： 与机器学习的结合： 探讨如何利用机器学习模型来指导演化算法的搜索过程，例如通过预测适应度或生成更有希望的后代。 与近似算法的结合： 将演化算法作为一种全局搜索策略，与其他启发式或近似算法结合，以进一步提升优化效率和效果。 3. 分布式与并行演化计算： 加速计算： 介绍如何利用多核处理器、GPU或分布式计算集群来并行执行演化算法，显著缩短计算时间，以应对大规模IC设计问题。 4. 面向未来的挑战与机遇： 新兴工艺技术： 探讨演化计算如何适应3D IC、FinFET、GAAFET等新一代工艺技术带来的设计挑战。 人工智能驱动的IC设计： 展望演化计算在AI驱动的IC设计自动化中的作用，以及其在自动机器学习（AutoML）等领域的潜力。 结论 本书通过详实的理论阐述和丰富的应用实例，系统地展示了演化计算在IC设计、布局和测试自动化领域的巨大潜力。本书不仅为读者提供了理解和应用演化计算的坚实基础，更指明了该技术在推动未来IC设计自动化发展方向上的重要作用。相信本书将成为IC设计领域从业者和研究者的宝贵参考。

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初读此书，我感到仿佛走进了一个复杂的迷宫，但庆幸的是，作者提供了一张精细的地图。这本书的结构设计非常巧妙，它循序渐进地将读者从基础的优化理论引导至具体的VLSI应用场景。我特别欣赏其在处理“布局”部分时的细致入微。布局优化，尤其是超大规模集成电路的物理实现，是NP难问题中的顽疾，而本书并没有试图用一种万能的解决方案来搪塞。相反，它详细剖析了如何针对不同的优化目标——比如最小化线长、减少信号延迟、平衡热点——来定制GA的适应度函数。这种“因地制宜”的策略，在许多其他同类书籍中是难以觅见的。更值得称道的是，它对大规模问题的分解和并行化处理也进行了探讨，这对于当前动辄上亿晶体管的设计流程来说，具有极强的现实指导意义。读完相关章节，我感觉自己对如何用智能方法来驯服这种复杂度有了一个全新的认识，它不再是纯粹的试错法，而是一门精密的、可量化的科学。

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这本书的阅读体验是极其“硬核”的，它要求读者具备一定的数学基础和对半导体工艺流程的基本了解，但这恰恰是它的魅力所在。它拒绝了那些浅尝辄止的概述，而是致力于揭示深层机制。例如，在讨论布线优化时，书中对于网表（Netlist）的结构化表示以及如何将其映射到GA的染色体结构中，那段描述堪称典范。它没有使用模糊的语言，而是通过精确的图论和组合数学的语言，阐述了遗传操作如何影响最终的拓扑结构。对我个人而言，这本书的价值不仅在于教会我“做什么”，更在于教会我“如何思考”这类复杂问题的底层逻辑。它鼓励读者跳出固有的局部最优陷阱，从一个更宏大的、进化的视角去审视整个设计空间。对于那些志在算法创新和EDA工具开发的研究人员而言，这本书更像是一本激发灵感的“工具箱说明书”，而不是一本简单的操作手册。

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这本关于遗传算法在超大规模集成电路（VLSI）设计、布局和测试自动化中的应用的专著，确实给我带来了非常深刻的启发。我最初接触这本书时，主要是出于对新兴优化技术的兴趣，希望了解它们如何应对现代半导体设计中日益复杂的挑战。书中对遗传算法（GA）核心理论的阐述深入浅出，无论是对编码、选择、交叉和变异等基本操作的数学建模，还是对如何在这些抽象概念与实际的电路布局问题（比如布线拥塞、功耗优化、时序收敛）之间架起桥梁，作者都展现了极高的专业素养。尤其让我印象深刻的是，它没有停留在理论的空中楼阁，而是提供了大量实际案例研究，这些案例不仅展示了GA的强大潜力，也坦诚地指出了其局限性，比如收敛速度和参数敏感性等问题。对于一个希望将前沿算法应用于工程实践的读者来说，这种平衡的视角至关重要。它提供了一个坚实的理论基础，让读者能够真正理解“为什么”以及“如何”去调整和改进算法，而不是简单地套用一个黑箱工具。它无疑是拓宽视野、深化理解的绝佳读物。

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作为一名资深的电路验证工程师，我对书中关于“测试自动化”的部分给予了最高的评价。在当代芯片设计中，可测试性设计（DFT）和故障覆盖率的达成是成本控制的关键环节。这本书如何将GA引入到测试向量的生成和电路的扫描链优化中，这一点让我茅塞顿开。传统的测试向量生成往往依赖于启发式算法，效率低下且难以保证全局最优。而本书展示了利用遗传算法来搜索最佳的测试模式空间，以期在保证高故障覆盖率的同时，最小化测试时间和电路资源的占用。它不仅讨论了算法的应用，还深入到如何处理高维度的约束条件，例如，如何在保证时序的前提下优化扫描链的插入位置。这种对工程约束的深刻理解，使得书中的方法论具有极高的落地价值。它让我开始重新审视我们现有的测试流程，并思考如何引入更具探索性的优化工具，以应对未来异构计算架构带来的测试挑战。

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我必须要提一下这本书的排版和文献引用质量，这通常是技术书籍容易被忽视的方面，但对于深度学习者来说却至关重要。这本书的参考文献列表非常详尽且具有历史纵深感，它不仅涵盖了近期的顶级会议论文，也追溯了该领域开创性的工作，这对于想要进行后续深入研究的读者来说，提供了清晰的学术路径图。此外，虽然内容深奥，但全书的图表清晰度极高，特别是那些用于说明GA迭代过程和收敛曲线的插图，逻辑性强，极大地辅助了对抽象概念的理解。这本书的出版质量体现了Prentice Hall在专业技术领域的严谨态度。它不是一本快餐式的指南，而是一本值得反复研读、时常查阅的参考书。每一次重读，似乎都能从那些复杂的公式和案例描述中，挖掘出新的层次和应用潜力，它成功地将一门前沿且枯燥的算法，转化成了一种富有生命力的设计哲学。

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