본 논문은 집적회로의 글로벌 배치 과정에서의 타이밍 최적화 문제를 다룬다. 기존의 핀 레벨 기반 방법은 속도는 빠르지만 경로 기반의 타이밍 그래프 특성을 고려하지 못하고, 경로 기반 방법은 계산량이 너무 많다는 한계가 있다. 본 논문에서는 GPU 가속을 활용하여 정확한 경로 레벨 정보를 효율적인 DREAMPlace 구조에 통합한 타이밍 기반 글로벌 배치 프레임워크를 제안한다. 핀 간 정확한 인력 목표를 최적화하고, 효율적인 임계 경로 추출을 통해 이를 지원하며, RC 타이밍 모델과 일치하도록 설계된 2차 거리 손실 함수를 사용한다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존 최고 성능의 타이밍 기반 배치 도구보다 총 네거티브 슬랙(TNS)을 평균 40.5%, 최악 네거티브 슬랙(WNS)을 8.3% 개선하고, 반주변선 길이(HPWL) 또한 개선하는 것으로 나타났다.
