在高密度 PCB 设计中，扇出布线（fanout routing）和过孔扇入（via fan-in）是关键瓶颈，尤其当焊盘密度超过每平方毫米多个时，手动路由耗时且易出错。OrthoRoute 作为 GPU 加速的自动路由器，通过 PathFinder 算法适应 FPGA 路由思想，将这些任务并行化到 GPU 内核中，实现最小层数的高密度布局。本文聚焦 GPU 内核优化，强调内存合并和并行 Dijkstra 在扇出分布中的作用，以及过孔策略的层数最小化。
OrthoRoute 的扇出布线依赖预计算的焊盘逃逸规划（pad escape planning），但核心路由使用 GPU 并行处理数千网线。证据显示，在一个包含 8000 + 网线的背板设计中，OrthoRoute 利用 CUDA 实现单源最短路径（SSSP）计算，迭代数百次收敛，每迭代处理数十亿边计算。“PathFinder 算法通过谈判机制处理拥塞，GPU 加速使其在 41 小时内完成路由，而传统 CPU 方法需数月。”（引用自 OrthoRoute 文档）。优化焦点在于内核设计：线程块（block）大小设为 256 线程，确保 warp 级内存访问合并，减少全局内存延迟。共享内存缓存局部拥塞图，避免频繁读写 VRAM，提高吞吐量 20% 以上。
对于过孔扇入，OrthoRoute 的 Manhattan 晶格模型将 PCB 视为图节点（过孔位置）和边（迹线段），扇入优化通过成本函数最小化 via 使用。证据来自算法适应：历史成本（history cost）线性累积，现成本（present cost）指数增长但上限 8.0，确保深层迭代不忽略早期拥塞。Via 扇入参数包括盲埋孔支持，优先浅层过渡（层 1-3），阈值设为每网 via 上限 5 个，超过则撕毁重路由。GPU 内核中，并行化 via 放置使用原子操作更新节点占用，防止赛跑条件；在高密度区，扇入半径限制为 3mm，避免局部拥塞放大。
可落地参数清单：1. 内核块大小：128-512 线程，根据 GPU 架构（如 A100）调整，目标占用率 > 50%。2. 内存合并：x 维度线程索引对齐晶格列，确保 coalesced load/store；共享内存大小 64KB / 块，存储 10x10 局部子图。3. 扇出长度随机化：3-12 网格步，种子 42 确保确定性，密度阈值 <2mm 间距时上限 6 步。4. Via 扇入阈值：现成本因子 1.15^ 迭代，上限 8.0；热集大小固定 100 网，防止振荡。5. 层数最小化：优先垂直层（奇数）扇入，DRC 间距 0.15mm，盲孔对（1-2,3-4）预配置。监控要点：迭代中拥塞边数 < 初始 50%，VRAM 使用 < 80%，收敛时间 < 板规模的 0.1 倍小时；回滚策略若> 20 迭代无进步，减小现成本上限至 4.0。
实施中，先用 KiCad IPC 提取板数据，运行 OrthoRoute 插件预计算逃逸，然后 GPU 路由。基准测试显示，16GB RTX 5080 处理 1000 网板需 <1 小时，33GB A100 云实例处理 8000 网 41 小时。风险包括 VRAM 溢出（大板> 32GB 需云 GPU）和参数不适（密度 > 500 网 / 层时增加历史衰减 0.99→0.995）。通过这些优化，OrthoRoute 实现高密度 PCB 的最小层数路由，适用于背板和多连接器设计。
资料来源：OrthoRoute GitHub 仓库（https://github.com/bbenchoff/OrthoRoute）和 PathFinder 原始论文。