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非常大规模整合（VLSI）电路的复杂性日益增加，在实现力量，绩效和地区（PPA）目标方面提出了重大挑战。传统的物理设计方法通常涉及手动或启发式驱动的过程，这些过程耗时，可能无法完全利用优化机会。本文探讨了人工智能（AI）在自动化和改善VLSI物理设计过程的各个阶段的应用。通过利用机器学习（ML）算法，例如监督学习，无监督学习和强化学习（RL），AI可以协助实现优化的PPA目标，加快设计周期并增强芯片性能。关键阶段，包括平面图，放置，路由，标准单元格设计和电网优化，在AI-wired技术的背景下进行检查。案例研究表明AI如何减少设计迭代，提高性能并最大程度地减少功耗。
VLSI物理设计中的人工智能，以优化
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