基于大语言模型的渐进式宏单元布局优化方法及其设备

本发明涉及大数据技术领域，特别是涉及一种基于大语言模型的渐进式宏单元布局优化方法及其设备。该方案将集成电路宏布局优化任务分解为需求分析、布局设计、优化反馈和性能验证四类任务，然后构建包含分析代理、分组代理、布局代理和验证代理的AI智能体框架。该框架中的四类代理均为基于大语言模型执行配置操作并可以独立运行的AI Agent。在实际应用中，将集成电路的设计文档输入给AI智能体框架，其中的四个智能体可以相互协作，通过预设的运行策略进行对集成电路设计进行需求分析，布局设计性能验证、生成建议和反馈，并经过多轮迭代优化得到最佳的宏布局。本发明解决了现有方案难以在大规模集成电路上取得较好的优化效果的问题。