（基于开源EDA平台——iEDA设置多种实践训练任务，同学们可以更深入理解EDA工具和算法）

1 实践目标

为了给EDA课程或培训提供教学实践平台，并兼顾学生能力和实际应用，本课程拟将EDA相关实践任务分解成多个子任务，这样可以平衡实践课程的难度和可完成性，让学生在课程内逐步提升技能并完成任务，而不会一开始就面对难度较大的整体项目。例如，可以先让学生熟悉基本算法和数据流，在此基础上逐步引入EDA工具的使用和设计方法。

EDA物理设计流程主要包括：布图规划、布局、布线、时钟树综合、时序和功耗分析等等。各流程之间合理的逻辑交互设计可以提高系统的可靠性和稳定性，并且能够更好地满足用户的需求。因此，我们需要格外关注各个模块之间的信息流动和交互方式，保证系统的正常运行。本课题以iEDA平台为基础，重点关注EDA后端流程之间的数据流变化、提供的接口服务以及逻辑交互，学生能够通过本课题了解EDA后端交互的基本流程。同时，以布局问题为例，布局问题是EDA物理设计的核心问题之一，通过布局合法化可以调整集成电路单元在芯片中的具体位置，在单元互不重叠的基础上优化全局布局的结果。

同时，为了帮助学生理解实践任务的背景和目标，本课程提供了一些实际的实践内容分析，让学生了解EDA的相关应用，使学生能够逐步掌握EDA技能，并将其应用于实际情境中。同时，提供了评测排名等内容，也可以增加课程的趣味性，提高学生对EDA课程的兴趣和参与度。

2 课程计划

课题总体分为工程类实践、算法类实践以及模型类实践三个部分。其主要研究内容如下：

（1）对于工程类实践：遵循iEDA平台的模块划分，读取设计文件，依次执行EDA物理设计流程，参考现有平台中实现的点工具输出的统计报告，需要设计相应的Json数据结构，来展示各物理设计流程的相关参数的变化。

（2）对于算法类实践：布局流程中，可以分为三个阶段：总体布局、合法化以及详细布局。全局布局把单元放到合适的位置，忽略单元重叠。合法化把单元放到行上，消除单元之间的重叠。详细布局则局部调整单元，使得设计目标更优化。以iEDA平台已有合法化Abacus方法中的接口设计和逻辑交互为基础，在平台上实现另一种合法化方法——Tetris。

（3）对于模型类实践：模型类的课程主要关注建立和使用模型来描述和解决问题。课程实践通常涵盖统计学、机器学习、深度学习等内容。学生将学习如何使用数据和算法构建AI EDA模型，从数据中提取有用的信息，并进行预测、分类等任务。

3 预期学习成果

通过工程类、算法类以及模型类这几部分的实践，学生能够如何基于iEDA平台来使用EDA流程工具、技术和方法来进行数据流的处理、存储和应用，同时通过设计基本的数据结构与算法流程、优化算法等内容对EDA物理设计布局合法化流程中存在的问题进行探讨、分析及解决，对锻炼EDA专业基础实践能力和C++编码能力有很大帮助。