时钟网络设计是微处理器的物理设计相关技术环节中最关键的研究问题之一，这是因为时钟网络通常直接决定了片上系统（System-On-a-Chip, SOC）的性能，包括频率和功耗指标。随着集成电路半导体工艺的不断发展，单一拓扑结构且低设计精度的时钟网络结构已经难以作为完整的片上系统时钟问题的解决方案，定制化的时钟网络自动化综合工具是学术界以及工业界都在努力探究的设计手段。本文针对该问题展开了系统性的研究，提出了多种时钟网络设计与优化方法，覆盖了绝大多数集成电路芯片物理设计场景及设计指标要求。本文的主要工作和贡献点包括如下几个方面：

        1. 提出了一种可自动综合且可多扇出配置的均衡型时钟树的设计优化方法，旨在解决传统的均衡树需要手工全定制设计的现状。该设计解决了多扇出均衡型时钟树的拓扑规划问题，可充分利用时钟缓冲器的多驱动能力配置扇出选择，从而减小时钟树的级数结果；针对多扇出时钟树的设计要求，基于贪心算法和平面划分策略解决了节点簇的匹配聚类问题；针对多节点簇的父节点生成问题建立了多曼哈顿区域合成方法，从而建立了自底向上的均衡树拓扑节点组成结构；基于动态规划思想设计了低功耗缓冲器插入策略，该缓冲器插入策略充分考虑了版图中标准单元布局的诸多情况，并考虑了版图复杂障碍单元存在条件下的缓冲器的布线规划问题。通过基准测试电路实验，所得到结果相比较相关文献，时钟偏差（skew）平均减小了17.2%，同时时钟功耗开销平均减少了24.5%。此外，我们还进行了版图实验，验证了该类型时钟树的应用价值，其既可以作为顶层驱动级时钟树设计方案，同时也可以作为时序要求苛刻的局部电路的时钟网络解决方案。

        2. 提出了一种基于权重k均值且多校准机制的多源时钟树的设计优化方法，旨在解决复杂的微处理器时钟网络分布问题。该多源时钟树具备驱动时钟树、中间层tap点和底层子时钟树的多层次结构。其中驱动型时钟树设计可复用已提出的均衡型时钟树设计。通过解析初始电路布局条件下的静态时序信息，构建寄存器群与群之间的划分权值关系，并建立了基于权重k均值的tap点位置生成算法，从而引导了寄存器的聚簇生成，为子时钟树的综合过程提供了拓扑结构基础。在子时钟树综合过程中，考虑了边界时钟偏差约束时钟树生成的方案，同时集成了有用时钟偏差借用及线长校准的方法。最终通过版图实验论证了整个多源时钟树设计优化方法的有效性，其中分别应用到了MaPU处理器中的APE，PCIe和RapidIO模块，关键结构参数中的负数违例路径时序总和最多可提升240ps，同时功耗开销分别减小了61%，53%和44%。该型时钟树可作为解决大规模集成电路时钟网络设计的总体方案选择，可覆盖复杂版图特征并满足高性能低功耗设计要求。

        3. 提出了一种基于金属层线宽参数调整且集成门控单元聚类控制的网格型时钟网络的设计优化方法，旨在解决高频时钟要求的时钟网络分布问题。主要内容包括时钟网格结构的研究、门控时钟单元集成方法研究和快速与精确仿真方法研究三个部分。针对时钟网格结构的研究，提出了基于线宽参数解析时延模型的网格关键参数确定方法，探究了网格尺寸、时钟线宽参数和时序模型间的关系，建立了完整的可满足目标时钟偏差约束的优化金属线宽选择的时钟网格设计方法，可利用金属层多倍线宽特性快速收敛时钟偏差值，通过和其它文献经典实验方法比较，在时钟偏差达到同一水准的情况下，时钟功耗可以平均减小35.8%。针对门控时钟单元集成方法研究，提出了针对门控单元负载电容优化的聚簇方法以及优化时序约束的门控单元拆分方法，并划分为了标准模式、低功耗模式和增量低功耗模式，论证了低功耗和增量低功耗模式可以有效降低功耗开销。针对网格时钟结构不易分析测量的问题，建立了快速与精确仿真方法，包括基于前级时钟树拓扑的快速仿真方法和网格型时钟结构的设计与优化方案，快速仿真可以优化运行时间且作为一种前期验证方法融合到网格型时钟设计方案中，而精确仿真可以被用作完整布线后的时钟网格设计的结果确认方案。该网格型时钟设计方案复用了所提出的均衡型时钟树设计方法，网格设计同样保持了均衡性，同时门控单元聚类又保证了负载的均衡性和电路层面的低功耗特性，整个方案极大的提高了满足高频时钟信号的要求和抵抗工艺波动的能力。

        4. 提出了一种基于机器学习模型的混合型时钟网络拓扑设计及决策方法，旨在解决时钟网络拓扑不确定性导致的收敛迭代问题。具体来说，针对均衡型时钟树拓扑的发散结构，提出了基于搜索关联成分的拓扑压缩算法，完成了局部节点的聚类合并，从而得到近似均衡时钟树结构，时钟线长理论上可以得到有效减小。基于近似均衡时钟树中出现的U型、H型和Y型拓扑模式，分别建立了拓扑生成图形方法，使得时钟网络单条路径线长均具有一致性。针对不同拓扑模式相互并联造成可能出现的时钟偏差风险，建立了基于机器学习模型预测器的时钟拓扑决策框架，可根据固定拓扑模式提取的局部电路信息作为训练样本，并建立人工神经网络预测器模型，进而可通过预测器进行决策是否可固化聚类特征，经过决策之后可以再进行拓扑的树结构建立，并按照自底向上的合并生成过程完成拓扑结构设计。近似均衡时钟树的实验结果相比较经典均衡时钟树结构，在时钟网络线长结果上的减小比例可达到54.8%，时钟偏差可以按照时序约束优化在合理范围，最终实现了拓扑结构的快速设计和决策，该设计方法对于借助人工智能学习方法提升时钟网络电路的设计能力的相关研究具有重要的指导意义。