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龍圖騰網獲悉廣東工業大學申請的專利基于圖神經網絡分析的集成電路軟硬件協同設計優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119990033B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510079983.0，技術領域涉及：G06F30/373；該發明授權基于圖神經網絡分析的集成電路軟硬件協同設計優化方法是由陳成斌;李嘉其;李尤;鄭欣設計研發完成，并于2025-01-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于圖神經網絡分析的集成電路軟硬件協同設計優化方法在說明書摘要公布了：本發明涉及集成電路領域，公開了基于圖神經網絡分析的集成電路軟硬件協同設計優化方法，包括以下步驟：將圖神經網絡映射在目標模擬集成電路上得到圖神經網絡映射電路，并對圖神經網絡映射電路進行功耗參數預測和分類，最后對分類后的圖神經網絡映射電路進行故障點溯源以及軟硬件設計優化。本發明能夠通過圖神經網絡映射的方式，確定集成電路中需要進行軟硬件設計優化的位置，并根據位置的不同以及參數的不同實現軟硬件設計優化，降低電路在運行中產生的功耗，實現節能減排，將本增益的目的。

本發明授權基于圖神經網絡分析的集成電路軟硬件協同設計優化方法在權利要求書中公布了：1.基于圖神經網絡分析的集成電路軟硬件協同設計優化方法，其特征在于，包括以下步驟： 構建圖神經網絡和目標模擬集成電路，并將圖神經網絡映射在目標模擬集成電路上，得到圖神經網絡映射電路； 運行圖神經網絡映射電路，生成運行功耗參數的預測數據，并對運行功耗參數的預測數據進行合格分析，最后基于合格分析結果對目標模擬集成電路進行分類； 對分類后圖神經網絡映射電路進行故障點溯源，并基于故障點溯源結果對分類后的圖神經網絡映射電路進行軟硬件設計優化； 其中，所述構建圖神經網絡和目標模擬集成電路，并將圖神經網絡映射在目標模擬集成電路上，得到圖神經網絡映射電路，具體為： 獲取需要進行軟硬件分析的集成電路，標定為目標集成電路，并在所述目標集成電路中，確定目標集成電路的電路結構； 其中，所述目標集成電路的電路結構包括目標集成電路的電路元件參數、電路元件排列位置以及電線布線方案； 引入電路仿真模擬軟件，在所述電路仿真模擬軟件中，導入目標集成電路的電路結構，并構建目標集成電路在電路仿真模擬軟件中的模擬電路，表達為目標模擬集成電路； 引入圖神經網絡基準模型，其中，所述圖神經網絡基準模型包括輸入層、隱藏層和輸出層，同時引入大數據網絡，在大數據網絡中，檢索用于對集成電路進行指標數據預測時圖神經網絡基準模型的結構連接方式，標定為目標結構連接方式； 在圖神經網絡基準模型內，將輸入層、隱藏層和輸出層之間的連接方式設置為目標結構連接方式，得到圖神經網絡待設置模型； 運行目標模擬集成電路，并在目標模擬集成電路運行期間實時監測目標模擬集成電路的運行功耗參數，標定為實時運行功耗參數，同時實時監測目標模擬集成電路中不同元件的元件運行參數，標定為電路元件實時運行參數； 對實時運行功耗參數和不同元件的電路元件實時運行參數進行特征分析，生成不同元件的連接關系，基于所述不同元件的連接關系，生成目標模擬集成電路的鄰接矩陣，將所述目標模擬集成電路的鄰接矩陣、實時運行功耗參數和不同元件的電路元件實時運行參數導入至圖神經網絡待設置模型內進行前向傳播，得到圖神經網絡映射電路。

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