في عالم [الدوائر](/tag/الدوائر) الرقمية، تشكل الخلايا القياسية (Standard Cells) الأركان الأساسية لعملها. لذا، فإن تأخرها واستهلاكها للطاقة يلعبان دورًا حيويًا في [أداء](/tag/أداء) الرقائق على مستوى النظام. رغم ذلك، لا تزال عملية [التصنيف](/tag/التصنيف) تعتمد على [محاكاة](/tag/محاكاة) بطيئة، كما أن العديد من [النماذج](/tag/النماذج) السريعة تتجاهل [الهندسة](/tag/الهندسة) التخطيطية، مما يؤدي إلى فقدان التأثيرات النسبية.

كيف يمكننا معالجة هذه المشكلة؟ هنا يظهر [الابتكار](/tag/الابتكار) الجديد: [FusionCell](/tag/fusioncell). هذا النموذج الثوري يمثل ثنائية مدخلات فريدة تجمع بين [الهندسة](/tag/الهندسة) التوجيهية (Routed Layout [Geometry](/tag/geometry)) والتوبولوجيا الشبكية (Netlist Topology) في [نموذج موحد](/tag/[نموذج](/tag/نموذج)-موحد).

يعتمد [FusionCell](/tag/fusioncell) على مشفر DeiT لمعالجة التخطيطات ثلاثية الطبقات، بينما يستخدم محول [الرسوم البيانية](/tag/الرسوم-البيانية) (Graph [Transformer](/tag/transformer)) لنمذجة [الرسوم البيانية](/tag/الرسوم-البيانية) للأجهزة/[الشبكات](/tag/الشبكات) المتنوعة. تندمج هذه المدخلات من خلال آلية موجهة تعتمد على التوبولوجيا، حيث تعمل الشبكة كخريطة هيكلية لاستعلام المناطق الفيزيائية المعنية، مما يعزز [التفكير](/tag/التفكير) المتناغم بين الهيكل والهندسة.

استخدمنا [مجموعة بيانات](/tag/مجموعة-[بيانات](/tag/بيانات)) بمقياس 7 نانومتر مستندة إلى ASAP7 PDK، تحتوي على أكثر من 19.5 ألف خلية موزعة على 149 نوعًا، مستهدفة ستة [مقاييس](/tag/مقاييس): تأخير إشارة الصعود/الهبوط، الانتقال، والاستهلاك. أظهرت النتائج التجريبية أن [FusionCell](/tag/fusioncell) يقلل من [خطأ](/tag/خطأ) [الانحدار](/tag/الانحدار) مع متوسط نسبة الخطأ المطلق النسبية (MAPE) تصل إلى 0.92%. كما يحسن ترتيب Spearman/Kendall مقارنة بالنماذج الأساسية، مع [تسريع](/tag/تسريع) عملية [التصنيف](/tag/التصنيف) بأوامر من المرات مقارنة بمحاكاة [الدوائر](/tag/الدوائر).