Geo-Layout Transformer

一个用于物理设计分析的统一、自监督基础模型。该项目希望用 GNN + Transformer 混合架构理解半导体版图的深层次“设计语言”，并服务于连通性验证、版图匹配、热点检测等后端分析任务。

项目愿景

本项目旨在推动 EDA 物理设计领域的范式转变：从分散的、任务特定的工具，演进为一个集中的、可复用的版图理解引擎。

通过利用图神经网络（GNN）和 Transformer 的混合架构，并在海量未标记 GDSII 数据上进行预训练，模型经过微调后能够完成多种关键后端分析任务，从而加速设计周期并突破 PPA（功耗、性能、面积）的限制。

目标能力

能力	说明
高精度连通性验证	通过理解拓扑结构检测开路和短路。
结构化版图匹配	支持 IP 复用和设计相似性搜索。
预测性热点检测	提前识别潜在可制造性问题。

核心挑战与技术思路

传统版图分析方法正面临瓶颈。理解这些困境是探索新技术路径的起点。

当前困境

困境	说明
数据稀缺与高昂成本	监督学习需要大量精确标注数据，如 DRC 热点；获取过程耗时且依赖商业 EDA 工具和专家经验。
几何复杂性与不变性	版图是矢量数据，具有严格几何约束，并需要对旋转、镜像等变换保持不变性。
缺乏上下文理解	基于规则或像素块的方法局限于局部视野，难以理解跨区域的长程依赖。
可扩展性与维护难题	工艺节点演进使规则集更加复杂，全芯片分析对计算资源需求快速增长。

技术方法演进

技术范式	核心思想	主要缺点或价值
基于规则 / 启发式	由专家定义几何规则，如宽度、间距，并使用算法进行模式匹配和验证。	规则集复杂、维护困难；无法发现未知模式；新工艺节点开发周期长；误报率高。
经典机器学习	手动设计密度、平行线长度等特征，然后使用 SVM 或决策树分类回归。	特征工程成为瓶颈，依赖专家知识，难以捕捉复杂空间关系。
早期深度学习 / CNN	将版图栅格化为图像，用 CNN 提取特征进行热点检测等任务。	忽略版图矢量特性；对旋转和镜像敏感；需要大量标注数据；上下文感知有限。
Geo-Layout Transformer	将版图建模为几何图，用 GNN 学习局部结构，用 Transformer 学习全局上下文。	数据表征更自然；可分层学习局部与全局信息；减少对标注数据的依赖；具备统一基础模型潜力。

范式转变

Geo-Layout Transformer 的核心思想是采用更符合版图数据本质的表征方式，并利用自监督学习克服数据瓶颈。

1. 数据原生的图表征：不把版图视为像素网格，而是建模为由多边形节点及其空间关系边构成的复杂图。
2. 分层式理解架构：GNN 作为局部专家，编码小区域内的设计规则和几何构型；Transformer 作为全局架构师，整合局部信息并理解芯片级长程依赖。
3. 自监督学习驱动：在海量未标记 GDS 数据上预训练，通过掩码版图建模等任务学习通用版图知识。
4. 统一与可扩展：预训练模型可通过微调适配连通性检查、热点检测、版图匹配等任务。

可行性讨论

本项目的技术路线不是凭空创造，而是将学术界已经验证的先进模型应用于版图分析领域，具备理论和实践基础。

1. 基于成熟研究的版图数据表征

将版图的矢量几何信息转换为图结构，是应用 GNN 的前提。这一思路借鉴了 GNN 在社交网络、分子结构等非欧几里得数据上的成功经验。

方面	可行性说明
工具支持	KLayout 提供高效 Python API，可进行区域查询和几何运算，为 Patch-to-Graph 转换提供工程基础。
方法论	多边形和通孔可定义为节点，物理邻接和重叠关系可定义为边。节点特征包括形状、面积、层信息，边特征包括距离和重叠类型。

2. 借鉴主流混合模型架构

GNN 编码器 + Transformer 的混合架构，已经在代码、知识图谱等复杂结构化数据任务中被广泛使用。将其引入版图分析，可以同时捕捉局部和全局信息。

1. 局部特征提取：GNN，例如 GAT，可以学习节点邻域内复杂关系，类似微观 DRC 规则检查器。
2. 全局上下文建模：Transformer 将各版图区块的 GNN 编码视为序列，学习芯片级宏观模式。
3. 工程实现：PyTorch Geometric 和 PyTorch Transformer 模块可直接支持混合模型构建。

核心架构

该架构借鉴 Vision Transformer（ViT）的分块处理思想，将版图数据分块，并通过 Transformer 捕捉全局依赖关系。

模型主体流程

GDSII 版图
  -> 版图分块 Patch
  -> 每个 Patch 构建几何图
  -> GNN Patch 编码器
  -> Patch 嵌入 + 2D 位置编码
  -> Transformer Encoder
  -> 任务特定 MLP Head
  -> 任务输出

模块说明

模块	作用
输入版图	原始 GDSII 或转换后的几何数据。
Patch 与图构建	将版图划分为多个局部区域，并将每个区域转换为几何图。
GNN Patch 编码器	为每个 Patch 图生成嵌入向量，编码局部几何和拓扑关系。
2D 位置编码	保留 Patch 在整体版图中的空间位置。
Transformer Encoder	学习 Patch 间的全局依赖关系和宏观布局模式。
任务特定头	针对热点检测、连通性验证、版图匹配等任务输出结果。

Transformer Encoder 结构

Patch Embeddings
  -> Norm
  -> Multi-Head Self-Attention
  -> Residual Add
  -> Norm
  -> MLP
  -> Residual Add
  -> Output

典型任务输出包括：

1. 热点检测：热点 / 非热点。
2. 连通性验证：开路 / 正常。
3. 版图匹配：相似度得分。

技术路线图

项目分为五个阶段，从基础环境搭建到模型迭代优化。

阶段	目标
阶段一：环境搭建与工具选型	选择 Python、KLayout、PyTorch、PyTorch Geometric 等核心技术栈。
阶段二：数据预处理与表征	将 GDS 版图划分为 Patch，并为每个 Patch 构建几何图表示，定义节点和边。
阶段三：模型架构设计	使用 GNN 作为 Patch 编码器，将图编码为向量，再输入全局 Transformer 学习依赖关系。
阶段四：训练与评估	使用 BCE、Focal Loss 等损失函数和 Adam / AdamW 优化器训练，并用 Precision、Recall、F1 等指标评估。
阶段五：迭代与优化	探索多尺度 Patch、层级化表征、自监督学习和模型可解释性。

发展路线与贡献

这是一个长期项目，后续可围绕以下方向继续推进：

1. 更先进的自监督任务：探索对比学习和其他 SSL 方法。
2. 模型可解释性：实现可视化注意力图工具，理解模型决策过程。
3. 全芯片可扩展性：集成图分割技术，如 Cluster-GCN，以处理芯片规模设计。
4. 生成式设计：在生成式框架中使用学习到的表示，合成“构建即正确”的版图。

小结

Geo-Layout Transformer 的核心价值在于用更符合版图本质的数据表征替代像素化视角：局部上用 GNN 理解几何图结构，全局上用 Transformer 建模长程依赖，再通过自监督预训练减少对人工标注的依赖。它为统一、可复用的物理设计分析基础模型提供了一条清晰路线。