Cristal: Neue Methode reduziert Aufwand bei Technologie‑Mapping um 64 %

arXiv – cs.AI Original ≈1 Min. Lesezeit
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Die Konstruktion von Choice‑Netzwerken ist ein entscheidender Schritt, um strukturelle Verzerrungen bei der Booleschen Optimierung, Gleichwertigkeitsprüfung und beim Technologie‑Mapping zu verringern. Frühere Ansätze nutzten unabhängige Optimierungen, Simulationen und SAT‑Solver, um funktionell äquivalente Knoten zu identifizieren und diese anschließend zu Choice‑Knoten zu verschmelzen. Dabei wurde jedoch häufig die Qualität der erzeugten Wahlmöglichkeiten vernachlässigt.

Mit dem neuen Framework Cristal wird ein völlig neuer Ablauf vorgestellt: Zunächst werden repräsentative Logik‑Kegel gezielt durchsucht, anschließend durch strukturelle Mutationen – unterstützt durch Gleichheits‑Sättigung – vielfältige Wahlstrukturen erzeugt. Durch eine prioritätsbasierte Auswahl der besten Optionen entsteht ein Choice‑Netzwerk, das anschließend validiert und in die endgültige Schaltung integriert wird. Das Ergebnis sind deutlich weniger, dafür aber qualitativ hochwertigere Wahlmöglichkeiten.

Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass Cristal die aktuelle Spitzenleistung von ABC im Post‑Mapping‑Bereich übertrifft. Im verzögerungsorientierten Modus werden durchschnittlich 3,85 % Fläche und 8,35 % Verzögerung reduziert, im flächenorientierten Modus 0,11 % Fläche und 2,74 % Verzögerung. Besonders beeindruckend ist die 63,77 %ige Reduktion der Laufzeit bei großen Testfällen aus den Benchmark‑Suiten IWLS 2005, ISCAS'89 und EPFL.

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