一种基于机器学习的时钟树综合优化方法、设备及产品

一种基于机器学习的时钟树综合优化方法、设备及产品，时钟树综合优化方法包括获取一训练好的替换单元预测模型，其中，训练好的替换单元预测模型用于预测时钟树综合中待优化单元对应的最优替换单元；将训练好的替换单元预测模型集成到EDA工具中，以通过已集成训练好的替换单元预测模型的EDA工具调用训练好的替换单元预测模型来预测时钟树综合中待优化单元所对应的最优替换单元。上述时钟树综合优化方法旨在不显著恶化时钟时序且满足设计规则违例要求的前提下，减少在时钟树综合阶段将选定单元替换为驱动能力更弱的同类型单元的运行时间。