基于硬件感知的专用量子计算机芯片分区优化
QUANTUM × CHIP DESIGN
⚛️ 专用量子计算机
🧩 QUBO
🔧 Chiplet 分区
🏭 集成电路 EDA
📄 论文：apmcmlz2500215.pdf
业务痛点 PAIN POINTS
在后摩尔时代，传统单片芯片面临严峻的尺寸与成本瓶颈。芯粒（Chiplet）技术通过模块化拆解再封装的方案，有效提升了制造良率并降低了成本，成为行业破局的关键。这种物理拆解带来了跨芯粒通信延迟与高功耗的严峻挑战。因此，在设计阶段对庞大的底层电路进行科学分区，以最小化互连开销并保持面积均衡，成为了决定Chiplet系统成败的核心计算痛点。
📈
传统EDA工具面临维度灾难
随着高密度集成电路设计的快速发展，芯片网表规模呈指数级增长。传统电子设计自动化工具在处理大规模Chiplet分区时，面临严重的维度灾难。
⚠️
启发式方法难以满足算力需求
经典的遗传算法等启发式方法计算开销巨大，且极易陷入局部最优解，难以满足现代芯片设计对算力的迫切需求。
场景亮点 HIGHLIGHTS
解决方案 SOLUTION
01
将Chiplet分区问题转化为QUBO模型，嵌入面积平衡硬约束；设计8位变量拆分、动态归一化的硬件感知策略，适配量子硬件Int8精度限制；借助Kaiwu SDK完成参数调优与仿真，最终部署至550计算量子比特专用量子计算机进行量子并行寻优。
落地效果 RESULTS
-39.5%
互连开销
互连开销：经典遗传算法切割尺寸为223，量子真机稳定至全局最优135，互连开销降低39.5%。
面积均衡：量子真机实现50:50绝对面积平衡，纯软件模拟仅达到51:49，约束满足效果更优。
面积均衡：量子真机实现50:50绝对面积平衡，纯软件模拟仅达到51:49，约束满足效果更优。
5.2255ms
量子真机运算耗时
运行效率：量子真机运算耗时仅5.2255ms，远快于经典算法，计算效率大幅提升。
求解质量：经典算法易陷入局部最优，量子依靠物理并行搜索，稳定输出全局最优解。
求解质量：经典算法易陷入局部最优，量子依靠物理并行搜索，稳定输出全局最优解。
应用价值 VALUE
🧮
技术价值
实现Chiplet分区问题到QUBO模型的完整转化，攻克量子硬件精度适配难题，验证算法-硬件协同设计思路，为组合优化类EDA问题提供量子求解路径。
🏭
工程价值
有效降低芯粒架构的通信延迟与功耗，提升芯片综合性能，可直接落地应用于集成电路设计流程。
🌐
行业价值
证明专用量子算力在半导体领域的落地可行性，为后摩尔时代芯片设计开辟新方向，推动专用量子计算与集成电路产业深度融合。