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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于图神经网络的RC互连延时预测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：CN116151324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310177071.8，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权基于图神经网络的RC互连延时预测方法是由卜爱国;贾书昊设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的RC互连延时预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于图神经网络的RC互连延时预测方法，本方法根据SPEF寄生参数网表，首先基于DFSDepthFirstSearch算法搜索得到若干RC路径，并将每条RC路径进行图表示，其中RC路径中的节点对应图的节点，节点之间的连接关系对应图的边，对地电容值、耦合电阻值分别定义为图的节点属性和边属性；然后再经由基于图卷积神经网络的推理框架进行延时推理得到结果。该方法包括两个部分：SPEF解析模块，图神经网络网络预测模块。相比使用Elmore模型和D2M模型，使用合适的图神经网络对RC路径进行图建模，可以更加快速并且准确地预测RC互连线的延时，及早发现时序违例，缩短收敛时间。

本发明授权基于图神经网络的RC互连延时预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的RC互连延时预测方法，其特征在于，所述图神经网络是图卷积神经网络GCN；所述RC互连延时是集成电路布局布线后单元电路间、模块内和多芯片组件间的信号传输载体的延时；所述方法包括以下步骤： S1：根据布局布线后提取的标准寄生交换格式SPEF网表相关信息，通过深度优先搜索DepthFirstSearch原理寻找源点sourcepoint到终点endpoint对应的RC路径，构建待预测的RC路径的图拓扑信息以及节点和边的特征信息；通过HSPICE得到RC路径延时的标签值； S2：将S1步骤中每条RC路径的图拓扑信息、节点和边的特征信息以及标签值，作为图卷积神经网络的输入，该网络经过训练后将建立起从RC路径获取的图表示信息与延时信息之间的联系，作为图卷积神经网络模型参数； S3：将使用S1步骤生成待预测RC路径的图拓扑信息以及节点和边特征信息，以及S2步骤中已训练好的图卷积神经网络模型参数作为图卷积神经网络的输入，进行RC互连延时的推理。

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