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【EDA】EDA中聚类（Clustering）和划分（Partitioning）的应用场景

news 来源：原创 2025/6/23 21:24:03

在VLSI物理设计自动化中，聚类（Clustering）和划分（Partitioning）是两个互补但目标和应用场景截然不同的关键步骤，其核心区别如下：

一、应用阶段与核心目标

1. 聚类（Clustering）的应用场景
  • 预处理阶段：作为物理设计流程的前端预处理，用于简化复杂电路结构，为后续划分、布局、布线提供更高效的输入。
    • 典型场景：
      • 大规模电路降阶：例如，在多水平划分（Multi-Level Partitioning）中，先通过聚类（如Hyperedge Coarsening）将数千个门合并为数百个簇，减少划分算法的计算复杂度（如hMetis算法的粗化阶段）。
      • FPGA逻辑映射：FlowMap算法将布尔网络聚类为K输入LUT（Look-Up Table），满足FPGA的引脚约束（如3输入LUT），同时优化延迟（图1.6-1.15）。
      • 时序优化预处理：Rajaraman-Wong算法通过延迟优化聚类，确保簇级网络的最长路径延迟最小化，为后续时序驱动布局提供基础（图1.1-1.5）。
  • 目标电路类型：
    • 适用于组合电路或时序电路的逻辑分组，不要求分区平衡，重点在于减少跨簇连接或优化局部延迟。
2. 划分（Partitioning）的应用场景
  • 分区分割阶段：作为物理设计流程的中间关键步骤，将电路划分为平衡的子电路，直接为布局（Placement）、布线（Routing）或多芯片/多FPGA分配提供结构化分区。
    • 典型场景：
      • 芯片布局分区：Kernighan-Lin（KL）算法将电路二分，确保两个分区面积相近，割集最小，便于后续布局时减少跨区连线（图2.1-2.4）。
      • 多芯片系统设计：Fiduccia-Mattheyses（FM）算法处理大规模电路，将其划分为4-8个分区，满足不同芯片的资源分配（如面积、I/O约束）。
      • 时序驱动划分：EIG算法通过谱方法（Spectral Partitioning）最小化Ratio Cut，平衡割集和分区大小，同时考虑关键路径延迟（图2.16-2.21）。
  • 目标电路类型：
    • 适用于所有规模电路的分块，必须满足分区大小平衡（如面积相差≤10%），直接影响后续布局的均匀性和布线拥塞。

二、技术驱动的差异化应用

1. 聚类的核心技术驱动场景
  • 延迟优化：
    • 针对高性能电路（如处理器关键路径），通过Rajaraman-Wong算法聚类，限制簇间延迟（图1.3），确保信号传播路径最短。
    • 应用于ASIC设计的前端逻辑优化，减少寄存器传输级（RTL）到门级网表的时序违规。
  • 资源约束适配：
    • FPGA设计中，FlowMap算法将逻辑门聚类为3/4输入LUT，匹配硬件资源，同时最小化LUT级网络的延迟（图1.15）。
    • 处理**软模块（Soft Modules）**时，通过聚类动态调整模块大小，为后续布局提供灵活的块级单元。
2. 划分的核心技术驱动场景
  • 割集最小化：
    • KL算法通过交换节点对，逐步减少跨分区连线（割集），适用于标准单元布局，降低全局布线难度（图2.2-2.4）。
    • FM算法利用桶结构高效计算节点移动增益，处理百万门级电路的二分/多划分，如片上系统（SoC）的功能模块划分（图2.5-2.15）。
  • 平衡与约束满足：
    • 多水平划分（如hMetis）结合粗化-划分-细化流程，确保分区面积平衡（如50%±5%），满足硬件实现的负载均衡（图1.16-1.19）。
    • 处理**硬模块（Hard Modules）**时，通过FBB算法的网络流模型，强制固定模块位于特定分区，同时最小化割集（图2.23-2.29）。

三、典型工具与算法对比

场景聚类（代表算法）划分（代表算法）
FPGA逻辑映射FlowMap（约束：K输入LUT引脚数，图1.6-1.15）无直接对应，划分在FPGA布局阶段处理资源分配
大规模电路预处理多水平粗化（Hyperedge Coarsening，图1.16-1.19）hMetis/Kway（多水平划分，图2.16-2.21）
时序驱动优化Rajaraman-Wong（延迟模型，图1.1-1.5）EIG算法（Ratio Cut，兼顾割集和延迟，图2.16-2.21）
标准单元布局准备无直接步骤，聚类可作为粗化预处理KL/FM算法（面积平衡，图2.1-2.4, 2.5-2.15）
多芯片/多FPGA分配无直接步骤，依赖簇级网络简化FBB算法（网络流模型，处理固定分区约束，图2.23-2.29）

四、核心差异总结

  1. 角色定位：

    • 聚类是**“化简者”**：将复杂电路分组为簇，减少后续步骤的输入规模，优化局部指标（如延迟、引脚数）。
    • 划分是**“分割者”**：将电路划分为平衡分区，直接决定后续布局的均匀性和布线的跨区成本。

  2. 约束重点：

    • 聚类：簇大小、外部连接数、延迟模型，不要求分区平衡。
    • 划分：严格面积/节点数平衡（如二分要求50%±5%），割集最小化或时序约束。

  3. 输出形态：

    • 聚类输出簇级网表（可能含节点复制，如FlowMap的LUT级网络，图1.15）。
    • 划分输出分区列表（每个节点属于唯一分区，如KL算法的二分结果，图2.4）。

  4. 典型流程配合：

    • 大规模设计中，先通过聚类（如粗化）减少节点数，再用划分算法（如FM）进行平衡分割，最后布局布线（如TimberWolf算法的多水平流程）。

五、总结

  • 聚类适用于逻辑优化、资源适配、预处理降阶，是“自底向上”的分组过程，目标是简化问题规模或满足特定约束（如FPGA引脚数）。
  • 划分适用于分区分割、平衡资源分配、割集优化，是“自顶向下”的结构化过程，直接为布局布线提供可实施的分区方案。

两者在VLSI设计中缺一不可：聚类为划分提供高效的输入，划分确保后续物理实现的均衡性，共同支撑从逻辑设计到物理实现的全流程优化。

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