文档摘要

8.1.2 基于图神经网络（GNN）的时延预测 在芯片设计的深水区，时延预测早已不是一道简单的“算术题”，而是一场与物理效应、工艺扰动、互连寄生和逻辑路径动态耦合持续搏斗的系统工程。当7nm以下工艺节点中，金属层电阻率飙升、通孔阻抗跃升、线间耦合电容占比突破40%，传统基于查找表（LUT）与经验公式的静态时延模型——哪怕叠加了统计静态时延分析（SSTA）——也正悄然显露出它的“认知边界”：它无法理解一条跨三个金属层、绕过三处电源网格缺口… 会员。《8.1.2 基于图神经网络（GNN）的时延预测》收录于灏天文库文集《电子设计自动化（EDA）技术与算法》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号64333。

该文档为会员专享，请先登录或注册后再查看

登录 注册

---