TOPCELL：通过 LLM 标准单元的拓扑优化

晶体管拓扑优化是标准单元设计中的关键步骤，直接决定扩散共享效率和下游可布线性。然而，识别最佳拓扑仍然是一个持久的瓶颈，因为随着先进节点中电路复杂性的增加，传统的穷举搜索方法在计算上变得难以处理。本文介绍了 TOPCELL，这是一种新颖且可扩展的框架，它使用 大语言模型 (LLM) 将高维拓扑探索重新表述为生成任务。我们采用组相对策略优化（GRPO）来微调模型，使其拓扑优化策略与逻辑（电路）和空间（布局）约束保持一致。针对先进 2nm 技术节点的工业流程中的实验结果表明，TOPCELL 在发现可路由、物理感知拓扑方面显着优于基础模型。当集成到 7nm 库生成任务的最先进 (SOTA) 自动化流程中时，TOPCELL 表现出强大的零样本泛化能力，并与详尽求解器的布局质量相匹配，同时实现 85.91 倍的加速。