多国产工艺节点下基于机器学习的前端综合PPA验证与第三方评测数据集

多国产工艺节点下基于机器学习的前端综合PPA验证与第三方评测数据集主要面向机器学习辅助前端综合技术验证、多工艺节点适配及PPA优化效果评测需求建设，旨在客观评价高层次综合优化模型和逻辑综合强化学习工具在国产工艺环境下的实际应用效果。该数据集由复旦大学集成电路与微纳电子创新学院联合项目牵头单位及第三方测试机构，依托高性能计算服务器和项目全流程EDA工具链产生。数据生成过程中，将高层次综合优化模型和逻辑综合序列寻优工具应用于不同设计样例，在多个国产工艺节点下完成网表生成、逻辑综合、工艺映射及性能评估，并由第三方测试机构按照统一测试条件提取评测结果。数据集主要包括5nm、7nm、14nm和28nm等工艺节点下的面积、时序、功耗等PPA测试数据，自研方案与基线方案的对比数据，以及优化收益统计和第三方评测结果。数据格式主要为.csv和.xlsx。压缩前数据量为103GB，压缩后数据量约为10.91GB。