OpenPARF 使用教程

1. 项目介绍

OpenPARF 是一个面向大规模异构FPGA的开源布局和布线框架，通过创新的算法和GPU加速技术，实现了业界领先的性能。该框架在路由线长方面相比现有先进解决方案可提高12.7%，在布局速度上实现2倍以上的加速。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.7+
• C++14 兼容编译器
• PyTorch 1.7.1
• CUDA 11.0（GPU加速）
• Gurobi 9.5（可选）

以下是基于Conda环境的安装步骤：

# 创建conda环境
mamba create --name openparf python=3.7
mamba activate openparf

# 安装依赖
mamba install cmake boost bison
mamba install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=11.0 -c pytorch
pip install hummingbird-ml pyyaml networkx tqdm

# 克隆项目并编译安装
git clone --recursive https://github.com/PKU-IDEA/OpenPARF.git
mkdir build && cd build
cmake .. -DCMAKE_PREFIX_PATH=$CONDA_PREFIX -DPYTHON_EXECUTABLE=$(which python) -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=../install
make -j8 && make install

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

以下是一个简单的应用案例，演示如何使用OpenPARF对ISPD2016基准测试中的FPGA01进行布局：

# 运行基准测试
cd ../install
python openparf.py --config unittest/regression/ispd2016/FPGA01.json

最佳实践

• 在进行大规模FPGA布局时，确保GPU资源充足，以获得最佳加速效果。
• 在布局前对FPGA架构进行充分了解，以优化布局引擎参数。

4. 典型生态项目

OpenPARF 可以与以下生态项目配合使用，以实现更丰富的功能：

• ISPD Contest：国际布局和布线算法竞赛，提供了一系列基准测试和挑战。
• 其他FPGA工具链：如Vivado、Quartus等，可以与OpenPARF结合进行端到端的FPGA设计流程。

通过以上介绍和教程，您可以开始使用OpenPARF进行FPGA布局和布线工作了。祝您在使用过程中取得满意的成果！