2025-09-12 组会报告

本次报告总结近期几项工作：RoRD-Layout-Recognation 的训练流程改进、Geo-Layout-Transformer 的构想与代码骨架、Siemens EDA Forum 参会收获，以及若干提升服务器稳定性和易用性的自动化脚本。

RoRD-Layout-Recognation 的改进

这一阶段主要改进集中在代码健壮性和易用性上。

完善训练策略

现在训练不再需要对数据集进行预标注。Trainer 会在训练过程中自动生成正样本和负样本，并动态保持正负样本平衡，因此可以直接使用原始数据（raw data）进行训练。

这让训练流程更接近真实使用场景，也降低了前期数据准备成本。

完善说明文档

项目 Git 仓库中的 README 已经更新，补充了更详细的设置和使用说明。

后续链接可补充为：RoRD-Layout-Recognation 仓库地址。

Geo-Layout-Transformer

Geo-Layout-Transformer 是一个基于 GNN-Transformer 架构的版图分析大模型构想，目标是模仿 ViT（Vision Transformer）的思想，对集成电路版图进行结构化建模和分析。

技术报告

相关技术构想和设计已经整理成报告。后续链接可补充为：Geo-Layout-Transformer 技术报告地址。

代码框架

目前已经完成 Geo-Layout-Transformer 的代码骨架搭建，明确了待办事项（to-dos），但具体实现暂时使用空函数占位。

后续链接可补充为：Geo-Layout-Transformer 代码仓库地址。

Siemens EDA Forum

8 月 28 日参加了在上海举办的 Siemens EDA Forum。这是一个商业性大于技术性的论坛，但其中仍然可以看到产业界关于 AI-EDA 的最新动向，尤其是良率提升方向。

详细技术报告后续可补充为：Siemens EDA Forum 报告地址。

另外，他们的茶点非常好吃。

服务器脚本

为了提升服务器的稳定性和易用性，近期编写了几个自动化脚本。

NVIDIA 库定时检查和重连接脚本

该脚本用于解决 nvidia-smi 版本与内核驱动版本不一致（575 vs 570）导致频繁失效的问题。

脚本以 10 分钟为周期检查 nvidia-smi 状态。如果发现问题，就自动重连接到正确的 570 库版本。

ZJUnet 自动化检测重连脚本

这个脚本用于解决服务器 ZJUnet 拨号上网间歇性断连的问题。脚本会定时测试网络连接，一旦失败就自动执行重连命令以恢复网络。

网络测试失败后重连	网络测试成功

MDView 脚本

MDView 是一个小工具，利用 glow 和 chafa 两个成熟的终端工具，在终端内浏览 Markdown 文件，并正确渲染标题、表格、列表、代码块、图片和链接。

标题渲染	表格渲染

列表渲染 1	列表渲染 2

图片渲染	超链接渲染

小结

近期工作可以分为两条线：一条是围绕 AI-EDA 研究主线推进 RoRD 与 Geo-Layout-Transformer，另一条是围绕服务器环境和日常工具做工程化改进。前者服务于长期研究目标，后者提升实验环境的稳定性和日常开发效率。