openDACS2025開源EDA與芯片賽項

賽題一：網表評估和優化介紹

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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：網表評估和優化介紹

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域的技術類賽事，目前大賽已成功舉辦兩屆共發布100個賽項，吸引8多萬人報名參賽，覆蓋1000多所院校，發放獎金超過2700萬元，形成了一批具有應用價值的技術成果。本屆大賽預計發布50個賽項，持續規劃1500萬元總獎金。

openDACS2025開源EDA與芯片賽項，聚焦集成電路產業的數字設計、處理器設計自動化、生成式芯片設計等領域，對促進產業高質量發展具有重要意義。

宣講嘉賓

李興權(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（中科院計算技術研究所）

宣講時間

2025年10月22日（周三）1930

講座環節及流程

?講座環節：

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節

③ 15分鐘互動問答環節

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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域的技術類賽事，目前大賽已成功舉辦兩屆共發布100個賽項，吸引8多萬人報名參賽，覆蓋1000多所院校，發放獎金超過2700萬元，形成了一批具有應用價值的技術成果。本屆大賽預計發布50個賽項，持續規劃1500萬元總獎金。openDACS2025開源EDA與芯片賽項，聚焦集成電路產業的數字設計、處理器設計自動化、生成式芯片設計等領域，對促進產業高質量發展具有重要意義。本賽項包含7道賽題，下面是賽題一 網表評估與優化的介紹。

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研究所

2.2 賽題Chair

李興權 鵬城實驗室副研究員

李興權，鵬城實驗室，副研究員，博士生導師。主要從事EDA、AIEDA相關研究，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等學術期刊和會議發表70余篇論文，申請發明專利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組長，主導設計靜態時序分析工具（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。發表EDA領域學術論文多篇，和申請中國發明專利多篇。

穆嘉楠

中國科學院計算技術研究所助理研究員

穆嘉楠，中國科學院計算技術研究所助理研究員。2024年在中國科學院計算技術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計。以第一作者和通訊作者發表 DAC、TCAD、ICML、ICCAD、DATE等領域會議期刊論文十余篇。

3. 賽題背景

在芯片設計過程中，如果能在設計流程的早期，綜合后網表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計人員調整芯片的架構設計等，進而提升芯片設計效率，縮短芯片設計周期和設計周轉時間（Turn Around Time）。在綜合出網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，因此物理設計對PPA的影響日益重要。另外在物理化設計階段，時序功耗優化手段（如插入緩沖器Buffer，改變尺寸Resizer，網表結構優化等）也會影響芯片的面積占用、時序、功耗指標。對于PPA可優化性的考慮也是前期設計比較關注的。近年來人工智能技術爆發式發展，使用神經網絡等機器學習方法預估芯片的性能PPA成為了近些年的研究熱點，而如何在設計早期綜合網表后就考慮芯片物理化設計和其中的時序優化等對PPA的影響是一個重要的挑戰性問題。

4. 賽題內容

4.1 賽題描述

本賽題針對綜合后網表，給定開源物理設計工具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工具輸出結果的PPA指標作為標簽和預測指標，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、內部功耗、開關功耗）、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優化進行指標評估，AiEDA提供布局階段各種類型的原始數據的提取方法，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。基于iEDA和AiEDA這兩個工具，參賽者選用適合的機器學習方法來預測評估數據和最終PPA之間的關系。預測結果關注指標分為精度指標和性能指標，精度關注平均絕對誤差MAE，相關性系數R2，性能指標關注模型推理運行時間Run Time，如更高的相關系數、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（具體用例數目以數據倉庫為準，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（具體以發布為準）。

1. 設計文件

1. 
   
   1. 門級網表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工具內提供的Parser解析這些文件，如果需要的信息沒有相應的接口api提供，可以在iEDA中補充接口。
2. iEDA快速布局評估結果和AiEDA提取特征數據

• liEDA輸出布局評估結果包括：
• 
  

1. 布局后的輸出def;
2. 基于布局后的結果給出的時序評估報告（包含Top100的時序路徑,可以根據需要設置更多路徑輸出）;
3. 功耗評估報告（包含所有Instance的漏電功耗、內部功耗、開關功耗）；
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據初步包括：

1. 
   
   1. Graph數據：包括Instance Graph、Wire Graph，從網表Netlist中抽取的Instance或者Pin之間的連接關系，以及點和邊上面的特征（詳細情況請看數據集）。
      
   2. Path數據：時序路徑經過的Pin/Port和時序弧Timing Arc，以及其中特征包括電容C、電阻R、轉換時間Slew、時序Arc延時Delay等。
   3. Patch數據Patch是對版圖平面做分割，每個patch是版圖的一個區域，如下是id為2的區域，包含區域矩形大小、面積、Cell/Pin/Net密度、擁塞、Timing WNS、Power、IR_drop等特征。可以根據Patch數據構建Timing Map、Power Map、擁塞Map等圖片數據。
      
   4. 布局單元Instance信息：布局Cell信息、是否能做Resizer和Resize Cell類型等。所有的特征數據會統一以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文件直接從內存中獲取特征數據以加速推理時間。

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

4.3 賽題環境

建議參賽隊伍的開發環境和運行環境，iEDA運行C++使用兼容C++20的版本，并在Linux系統環境下進行開發。AiEDA推薦使用Python 3.12，Pytorch版本可以根據本地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計文檔，要求是PDF文檔，在文檔中應寫清楚技術實現細節，包含以下幾點：

• 功能描述
• 整體設計框架
• 功能模塊細節設計
• 方案的優勢和挑戰
  

（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果差異。在比賽結束前接受隨時提交，出題方會固定周期進行評測并對外發布排名。（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。預測指標7個指標包括線密度、主頻、TNS、漏電功耗、內部功耗、開關功耗、Top100的時序路徑的Path Delay。各個預測指標得分會累加平均得到一個最終分數結果。對某個Case而言，單一預測指標精度項得分為(權重分別為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個預測指標和運行時間Run Time的得分Score_i累加平均，權重相同，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，均設獎項，總獎金40萬元。

（1）初賽：參賽隊伍按賽題報名，在規定的時間內提交參賽開源代碼、可執行代碼、測試數據和相關文檔材料，由賽題評審組評分。每個賽題評選出：優勝獎1~2名，獎金1.3萬元；優秀獎2~3名，獎金0.5萬元。

（2）決賽：初賽的各賽題優勝獎10~14支隊伍進行路演，評出3項“開源創新之星”獎，獲獎者追加獎金2萬元；3~5項“開源新秀”獎，獲獎者追加獎金1萬元。

5. 賽事報名和聯系方式

報名網址：https://competition.atomgit.com/competitionInfo?id=f702525c4fb87ddb624211ef6fb23e20
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聯系方式：taosm@pcl.ac.cn

賽事微信群二維碼：