CAD(Computer-Aided Design)에서의 분할(partitioning)은 기능의 최적화를 위해 대상의 그룹화(grouping)로 레이아웃(layout)에 면적과 전파지연 최소화를 위해 함께 위치할 소자를 결정하는 문제 또는 스케쥴링이나 유닛 선택을 위한 HLS(high level synthesis)에서의 변수나 연산에 대한 집단화 (clustering) 문제들을 포함하여 분할 문제에서 해를 얻기 위해 Kernighan-Lin 알고리즘 Fiduccia Mattheyses heuristic, 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing)등의 방식이 이용된다. 본 논문에서는 회로 분할 문제에 대하여 유전 알고리즘(GA; genetic algorithm)을 이용한 해 공간 탐색(soultion space search)방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 시뮬레이티드 어닐링 방식과 비교, 분석하였다.
VLSI 설계에서의 분할(partitioning)은 기능의 최적화를 위하여 설계하고자 하는 회로의 그룹화(grouping)하는 단계로서 레이아웃(layout)에서 면적과 전파지연의 최소화를 위해 함께 배치할 소자를 결정하는 문제이다. 이러한 분할 문제에서 해를 얻기 위해 사용되는 알고리즘은 Kernighan-Lin 알고리즘, Fiduccia Mattheyses heuristic, 시뮬레이티드 어닐링, 유전자 알고리즘 등의 방식이 이용된다. 본 논문에서는 회로 분할 문제에 대하여 유전자 알고리즘과 확률 진화 알고리즘을 결합한 어댑티드 유전자 알고리즘을 이용한 해 공간 탐색(solution space search) 방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 유전자 알고리즘 및 시뮬레이티드 어닐링 방식과 비교, 분석하였고, 어댑티드 유전자 알고리즘이 시뮬레이티드 어닐링 및 유전자 알고리즘보다 더 효과적으로 최적해에 근접하는 것을 알 수 있었다.
This paper proposes a circuit partitioning method and a multifunctional BILBO which can perform the multimodule test in the case of testing VLSI circuits. By using these circuit partitioning method and multifunctional BILBO, test time and cost can be reduced greatly by performing the pipeline test method. And the quantity of circuit that shold be added for testing is also reduced in half by interposing only one BILBO between each module. Also, we confirmed that the multifunctional BILBO proposed here has high error detection capability by analyzing error detection capability of this multifunctional BILBO in mathematics.
This letter proposes an efficient kernel-based partitioning algorithm for reducing area and power dissipation in combinational circuit designs using don't-care sets. The proposed algorithm decreases power dissipation by partitioning a given circuit using a kernel extracted from the logic. The proposed algorithm also reduces the area overhead by minimizing duplicated gates in the partitioned sub-circuits. The partitioned subcircuits are further optimized utilizing observability don't-care sets. Experimental results for the MCNC benchmarks show that the proposed algorithm synthesizes circuits that on the average consume 22.5% less power and have 12.7% less area than circuits generated by previous algorithms based on a precomputation scheme.
회로 분할 문제에 있어서 서열화는 k분 분할의 좋은 해를 얻는 방법으로 사용되어 왔다. 서열화는 구획화 과정을 거쳐 클러스터를 구성함으로서 분할이 완료된다. 본 논문에서는 이렇게 구성된 클러스터를 재비치하여 다시 구획함으로서 향상된 해를 얻는 알고리즘을 제시하였으며, 이를 여러 가지 대상회로에 대해 실험하여 향상된 결과를 얻었다.
FPGA-based logic emulator with lane gate capacity generally comprises a large number of FPGAs connected in mesh or crossbar topology. However, gate utilization of FPGAs and speed of emulation are limited by the number of signal pins among FPGAs and the interconnection architecture of the logic emulator. The time-multiplexing of interconnection wires is required for multi-FPGA system incorporating several state-of-the-art FPGAs. This paper proposes a circuit partitioning algorithm called SCATOMi(SCheduling driven Algorithm for TOMi)for multi-FPGA system incorporating four to eight FPGAs where FPGAs are interconnected through TOMi(Time-multiplexed, Off-chip, Multicasting interconnection). SCATOMi improves the performance of TOMi architecture by limiting the number of inter-FPGA signal transfers on the critical path and considering the scheduling of inter-FPGA signal transfers. The performance of the partitioning result of SCATOMi is 5.5 times faster than traditional partitioning algorithms. Architecture comparison show that the pin count is reduced to 15.2%-81.3% while the critical path delay is reduced to 46.1%-67.6% compared to traditional architectures.
Partitioning problem of large combinational logic has been studied in real world. Most of logic include undectable faults from the structure of it's redundant, fan-out-reconvergent, and symetrical feature. BPT algorithm is proposed to enhance the fault voverage for combinational logic partitioning. This algorithm partitions the logic by cut the lines related to undetectable structure when seperating. Controllability and observability are considered in the process of partitioning. This algorithm is evaluated effective by testing ISCAS85 circuits.
This paper proposes a graph matching algorithm based on simulated annealing, which assures the globally optimal solution for circuit partitioning for the placement in the rectilinear region occurring as a result of the pre-placement of some macro cells, or onto the nonplanar surface in some military or space applications. The circuit graph ($G_{C}$) denoting the circuit topology is formed by a hierarchical bottom-up clustering of cells, while another graph called region graph ($G_{R}$) represents the geometry of a planar rectilinear region or a nonplanar surface for circuit placement. Finding the optimal many-to-one vertex mapping function from $G_{C}$ to $G_{R}$, such that the total mismatch cost between two graphs is minimal, is a combinatorial optimization problem which was solved in this work for various examples using simulated annealing.
본 논문에서는 조합 논리 회로의 면적과 전력 소모를 낮추기 위한 효율적인 커널 기반의 분할 알고리듬을 제안 한다. 제안한 알고리듬은 커널을 이용하여 회로를 분할함으로써 회로의 전력 소모를 줄이고 분할된 회로들의 중복 되는 게이트를 최소화시켜 면적 overhead를 감소시킨다. MCNC 표준 테스트 회로에 대한 실험을 통하여 제안된 알고리듬이 면적과 전력소모면에 있어서 기존의 precomputation 회로 구조에 바탕을 둔 알고리듬에 비해 전력 소모는 평균 43.6% 면적은 평균30.7% 향상된 결과를 보인다.
A new partitioning algorithm has been developed to implement a large circuit by using multiple field programmable gate array (FPGA) chips. While the conventional partitioning is to minimze the number of nets cut under size constraints, partitioning for multiple FPGAs has several additional constraints so that each partitioned subcircuit can be implemented in a FPGA chip. To obtain satisfactory results under the constraints, the partitioning is performed in two steps whhich are the intial partitioning for global optimization and the iterative partitioning improvements for constraint satisfaction. Experismental results using the MCNC benchmark examples show that our partition method produces better results thatn those of other recent approaches on the average.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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