OpenLane 项目教程
2024-09-16 17:55:59作者:彭桢灵Jeremy
1. 项目目录结构及介绍
OpenLane 项目的目录结构如下:
OpenLane/
├── AUTHORS.md
├── CONTRIBUTING.md
├── Jenkinsfile
├── LICENSE
├── Makefile
├── README.md
├── default.nix
├── env.py
├── flake.lock
├── flake.nix
├── flow.tcl
├── gui.py
├── klayoutrc
├── requirements.txt
├── requirements_dev.txt
├── requirements_lint.txt
├── run_designs.py
├── configurations/
├── dependencies/
├── designs/
├── docker/
├── docs/
├── regression_results/
├── scripts/
└── tests/
目录介绍
- AUTHORS.md: 项目作者列表。
- CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
- Jenkinsfile: Jenkins 持续集成配置文件。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- Makefile: 项目构建文件。
- README.md: 项目介绍和使用说明。
- default.nix: Nix 包管理器配置文件。
- env.py: 环境配置脚本。
- flake.lock: Nix flake 锁定文件。
- flake.nix: Nix flake 配置文件。
- flow.tcl: 项目流程控制脚本。
- gui.py: 图形用户界面脚本。
- klayoutrc: KLayout 配置文件。
- requirements.txt: Python 依赖包列表。
- requirements_dev.txt: 开发环境依赖包列表。
- requirements_lint.txt: 代码风格检查依赖包列表。
- run_designs.py: 运行设计脚本。
- configurations/: 项目配置文件目录。
- dependencies/: 项目依赖文件目录。
- designs/: 设计文件目录。
- docker/: Docker 相关文件目录。
- docs/: 项目文档目录。
- regression_results/: 回归测试结果目录。
- scripts/: 自定义脚本目录。
- tests/: 测试文件目录。
2. 项目启动文件介绍
OpenLane 项目的启动文件主要是 flow.tcl 和 run_designs.py。
flow.tcl
flow.tcl 是 OpenLane 项目的主要流程控制脚本,负责从 RTL 到 GDSII 的自动化流程。它调用了多个组件,如 OpenROAD、Yosys、Magic 等,来完成设计的综合、布局、布线等步骤。
run_designs.py
run_designs.py 是一个 Python 脚本,用于运行设计。它通常用于启动特定的设计流程,并生成相应的输出文件。
3. 项目配置文件介绍
OpenLane 项目的配置文件主要位于 configurations/ 目录下。这些配置文件用于定义项目的各种参数和设置。
configurations/ 目录
- config.json: 项目的主要配置文件,包含设计流程的各种参数设置。
- user_config.tcl: 用户自定义配置文件,允许用户覆盖默认配置。
- tech_config.tcl: 技术相关的配置文件,定义了与工艺相关的参数。
配置文件示例
{
"design_name": "spm",
"clock_period": 10,
"library_name": "sky130_fd_sc_hd",
"output_directory": "results"
}
以上配置文件定义了设计名称、时钟周期、库名称和输出目录等参数。
通过这些配置文件,用户可以灵活地调整 OpenLane 项目的运行参数,以满足不同的设计需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
138
169
暂无简介
Dart
598
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
632
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
703
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
616
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
197
74
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460