一种超大规模集成电路拥塞预测方法、装置、计算机设备及存储介质

本发明公开了一种超大规模集成电路拥塞预测方法，构建基于U‑Net结构的神经网络模型，将EDA工具的输出，快速计算得到的单元分布特征图、布线资源需求指标矩形区域线密度(RUDY)、矩形区域引脚线密度图(pinRUDY)作为模型输入，获得全局布线的拥塞热点图，从而能够解决集成电路拥塞精准预测的耗时长的难题，提升布局布线工具的结果质量以及执行效率。基于本发明，单个芯片拥塞分布计算的时间大约在0.0065s，相比于EDA提升了6个数量级；与EDA工具输出的拥塞图对比，SSIM指标在0.7935左右(nrmse＝0.0045),预测的准确率超过80％。