【摘 要】
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随着后摩尔时代的来临，现场可编程门阵列（FPGA）凭借其灵活的重复可编程特性、开发成本低的特点，现已被广泛应用于物联网（IoTs）、5G通信、航空航天以及武器装备等各个领域。作为FPGA设计开发过程中所必备的手段，FPGA电子设计自动化（EDA）技术的研究在各界得到了广泛的关注。尤其是在机器学习方法的推动下，FPGA EDA工具的运行效率和结果质量（QoR）得到了很大的提升。该文首先对FPGA E
【基金项目】
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国家自然科学基金（U20A20204）； 国家重大科技专项（2009ZYHJ0005）；
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随着后摩尔时代的来临，现场可编程门阵列（FPGA）凭借其灵活的重复可编程特性、开发成本低的特点，现已被广泛应用于物联网（IoTs）、5G通信、航空航天以及武器装备等各个领域。作为FPGA设计开发过程中所必备的手段，FPGA电子设计自动化（EDA）技术的研究在各界得到了广泛的关注。尤其是在机器学习方法的推动下，FPGA EDA工具的运行效率和结果质量（QoR）得到了很大的提升。该文首先对FPGA EDA技术与机器学习技术的概念内涵进行了简要概述，随后综述了机器学习技术在FPGA EDA高层次综合（HLS）、逻辑综合、布局与布线等各个不同阶段应用的研究现状。最后，对基于机器学习的FPGA EDA技术的发展进行了展望。以期为本领域及相关领域的专家和学者提供参考，为后摩尔时代我国集成电路产业的发展提供技术支持。
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