使用基於機器學習的巨集佈局，進行更快速且更佳的布圖規劃

存在於現今消費性與商業電子產品中的晶片尺寸和複雜度已經到達令人難以想像的程度。幾種大型的裝置或元件包括中央處理器 (central processing unit, CPU)、圖形處理器 (graphics processingunit, GPU)，以及在單一晶片上整合了諸多功能的系統單晶片 (SoC) 等。此外，晶片本身也透過2.5DIC 和 3DIC 等多晶粒 (multi-die) 方法突破其傳統的極限，改善資料傳輸並混合技術節點，進而推動自動駕駛汽車等應用，達到提高效率並降低成本的目的。