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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种深度学习驱动的高密度标准单元全局布线器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：CN121435911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202512015011.8，技术领域涉及：G06F30/3947；该发明授权一种深度学习驱动的高密度标准单元全局布线器是由邹毅;彭炫;宋县锋设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度学习驱动的高密度标准单元全局布线器在说明书摘要公布了：本发明公开了一种深度学习驱动的高密度标准单元全局布线器，涉及集成电路设计自动化技术，布线器包括：预处理模块，用于从高密度标准单元全局布线器的中间结果中提取版图的相关特征，并构建异构超图；模型推理模块，用于将异构超图输入至多模态拥塞预测模型进行预测；并行路由调度模块，用于调度第一迷宫布线阶段对预测的溢出网络进行提前布线；后处理模块，用于对第一迷宫布线阶段的布线结果进行筛选与替换，并将更新后的三维拥塞图与溢出网络提交至第二迷宫布线阶段进行最终布线。本发明解决了现有技术中高密度标准单元下全局布线运行时间长、重复迷宫布线严重以及传统拥塞预测模型实用性不足的问题。

本发明授权一种深度学习驱动的高密度标准单元全局布线器在权利要求书中公布了：1.一种深度学习驱动的高密度标准单元全局布线器，其特征在于，包括： 预处理模块，用于从高密度标准单元全局布线器的中间结果中提取版图几何特征与网表拓扑特征，并根据所述版图几何特征与网表拓扑特征构建异构超图； 模型推理模块，用于将异构超图输入至多模态拥塞预测模型进行预测，得到预测的三维拥塞图和预测的溢出网络； 并行路由调度模块，用于在增强模式布线阶段，并行调度第一迷宫布线阶段根据所述预测的三维拥塞图和预测的溢出网络进行提前布线； 后处理模块，用于在所述增强模式布线阶段结束后，基于增强模式布线的实际布线结果和第一迷宫布线阶段的提前布线结果对所述提前布线结果进行筛选与替换，获取更新后的三维拥塞图与溢出网络，并将所述更新后的三维拥塞图与溢出网络提交至第二迷宫布线阶段进行最终布线； 路由结果输出模块，用于输出最终的布线结果； 多模态拥塞预测模型对异构超图进行预测的具体流程为： 获取所述异构超图中的几何特征张量； 对所述几何特征张量进行块嵌入和位置编码，得到序列化Token特征； 将所述几何特征张量输入至一卷积神经网络中构建多尺度金字塔特征； 将所述序列化Token特征、多尺度金字塔特征和异构超图输入至多个依次相连的三特征融合模块中进行融合处理，以得到融合后的图节点特征以及更新后的金字塔特征； 将所述更新后的金字塔特征输入解码器中对各层特征进行逐级上采样与融合，得到预测的三维拥塞图； 将所述融合后的图节点特征输入至全连接层中得到每条网络的溢出概率，并经Sigmoid或阈值化操作获得二值标签作为预测的溢出网络。

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