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龙图腾网获悉中科苏州微电子产业技术研究院申请的专利存储器编译器IP时序收敛与功耗协同优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120597833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511092646.1，技术领域涉及：G06F30/398；该发明授权存储器编译器IP时序收敛与功耗协同优化方法及系统是由刘洋洲设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本存储器编译器IP时序收敛与功耗协同优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供存储器编译器IP时序收敛与功耗协同优化方法及系统，涉及编译器技术领域，包括通过获取电路网表信息，提取时序路径，进行布线拓扑分析，采用细粒度功耗控制策略划分功耗控制域，构建深度神经网络模型预测延迟，训练决策树模型得到优化策略，计算路径优先级进行功能分区，最终生成满足时序收敛要求且功耗优化的布局布线方案。本发明实现了存储器编译器IP的时序收敛与功耗的协同优化，提高了集成电路性能。

本发明授权存储器编译器IP时序收敛与功耗协同优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.存储器编译器IP时序收敛与功耗协同优化方法，其特征在于，包括： 获取存储器编译器IP的电路网表信息，基于所述电路网表信息提取时序路径，针对所述时序路径进行布线拓扑分析，确定所述时序路径中时序单元之间的连线长度和互连延迟； 基于所述连线长度和所述互连延迟，采用细粒度功耗控制策略将所述时序路径划分为多个功耗控制域，对各个所述功耗控制域分别设置不同的工作电压，使靠近时序终点的功耗控制域的工作电压高于靠近时序起点的功耗控制域的工作电压； 基于所述功耗控制域的电压与延迟数据构建深度神经网络模型，基于所述深度神经网络模型得到延迟预测值；根据所述延迟预测值与实际延迟值之间的预测误差动态调整所述深度神经网络模型的参数并计算可靠性指标，当所述可靠性指标满足预设可靠阈值时将所述延迟预测值用于时序优化； 获取所述时序路径的特征参数，基于所述特征参数构建特征向量矩阵；基于所述特征向量矩阵训练决策树模型得到优化策略，通过损失函数梯度和样本权重迭代更新所述决策树模型的参数，直至优化目标改善量满足预设条件阈值； 基于所述时序路径计算路径优先级，基于所述路径优先级对所述存储器编译器IP进行功能分区并构建分区代价函数；根据所述分区代价函数进行单元位置优化和层次布线优化，生成满足时序收敛要求且功耗优化的存储器编译器IP布局布线方案。

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