[연구자명]

강석형(지도교수), 윤종호

[연구제목]

Physics-Guided Geometric Diffusion for Macro Placement Generation

[연구내용 요약]

본 연구는 VLSI 물리 설계의 핵심 단계인 매크로 배치 문제를 해결하기 위해 물리 제약을 반영한 기하학적 확산 모델인 “MacroDiff+”를 제안한다. MacroDiff+는 이종 그래프 신경망으로 회로 넷리스트의 위상적 연결성을 학습하고, Transformer 기반 구조로 전체 칩 공간의 기하학적 배치 맥락을 함께 반영한다. 또한 Physics-Guided Sampling을 통해 와이어 길이와 매크로 간 겹침을 동시에 줄여, 기존 방법보다 안정적이고 확장성 있는 매크로 배치를 생성한다.

[성과와 관련된 이미지 및 설명]

이종 그래프 신경망을 통한 노이즈 예측 모듈. 노이즈 복원을 통해 Macro 위치를 재구성한다.

[연구결과의 진행 상태 및 향후 계획]

본 연구는 IJCAI 2026에 채택되었으며, 향후 실제 산업용 칩 설계 환경으로의 적용 및 성능 고도화를 추진할 계획이다.

[성과]

IJCAI 2026 Accepted