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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于图神经网络分析的集成电路软硬件协同设计优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119990033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510079983.0，技术领域涉及：G06F30/373；该发明授权基于图神经网络分析的集成电路软硬件协同设计优化方法是由陈成斌;李嘉其;李尤;郑欣设计研发完成，并于2025-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络分析的集成电路软硬件协同设计优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及集成电路领域，公开了基于图神经网络分析的集成电路软硬件协同设计优化方法，包括以下步骤：将图神经网络映射在目标模拟集成电路上得到图神经网络映射电路，并对图神经网络映射电路进行功耗参数预测和分类，最后对分类后的图神经网络映射电路进行故障点溯源以及软硬件设计优化。本发明能够通过图神经网络映射的方式，确定集成电路中需要进行软硬件设计优化的位置，并根据位置的不同以及参数的不同实现软硬件设计优化，降低电路在运行中产生的功耗，实现节能减排，将本增益的目的。

本发明授权基于图神经网络分析的集成电路软硬件协同设计优化方法在权利要求书中公布了：1.基于图神经网络分析的集成电路软硬件协同设计优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建图神经网络和目标模拟集成电路，并将图神经网络映射在目标模拟集成电路上，得到图神经网络映射电路； 运行图神经网络映射电路，生成运行功耗参数的预测数据，并对运行功耗参数的预测数据进行合格分析，最后基于合格分析结果对目标模拟集成电路进行分类； 对分类后图神经网络映射电路进行故障点溯源，并基于故障点溯源结果对分类后的图神经网络映射电路进行软硬件设计优化； 其中，所述构建图神经网络和目标模拟集成电路，并将图神经网络映射在目标模拟集成电路上，得到图神经网络映射电路，具体为： 获取需要进行软硬件分析的集成电路，标定为目标集成电路，并在所述目标集成电路中，确定目标集成电路的电路结构； 其中，所述目标集成电路的电路结构包括目标集成电路的电路元件参数、电路元件排列位置以及电线布线方案； 引入电路仿真模拟软件，在所述电路仿真模拟软件中，导入目标集成电路的电路结构，并构建目标集成电路在电路仿真模拟软件中的模拟电路，表达为目标模拟集成电路； 引入图神经网络基准模型，其中，所述图神经网络基准模型包括输入层、隐藏层和输出层，同时引入大数据网络，在大数据网络中，检索用于对集成电路进行指标数据预测时图神经网络基准模型的结构连接方式，标定为目标结构连接方式； 在图神经网络基准模型内，将输入层、隐藏层和输出层之间的连接方式设置为目标结构连接方式，得到图神经网络待设置模型； 运行目标模拟集成电路，并在目标模拟集成电路运行期间实时监测目标模拟集成电路的运行功耗参数，标定为实时运行功耗参数，同时实时监测目标模拟集成电路中不同元件的元件运行参数，标定为电路元件实时运行参数； 对实时运行功耗参数和不同元件的电路元件实时运行参数进行特征分析，生成不同元件的连接关系，基于所述不同元件的连接关系，生成目标模拟集成电路的邻接矩阵，将所述目标模拟集成电路的邻接矩阵、实时运行功耗参数和不同元件的电路元件实时运行参数导入至图神经网络待设置模型内进行前向传播，得到图神经网络映射电路。

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