Avaliação de um método iterativo na etapa de mapeamento tecnológico
Resumo
A evolução no processo de fabricação de circuitos integrados permite cada vez mais a miniaturização dos dispositivos eletrônicos que compõem esses circuitos. Entretanto, para que a escala de integração seja cada vez maior, novos limites físicos são impostos, originando assim novos desafios para os projetistas. Neste sentido, com o objetivo de auxiliar e agilizar o projeto desse tipo de circuito, com
milhões de elementos, são necessárias as ferramentas de apoio a projetos de circuitos integrados, denominadas ferramentas de EDA (do inglês, Eletronic Design Automation). Este trabalho concentra-se na etapa de síntese lógica, mais precisamente na etapa de mapeamento tecnológico. Considerando a etapa de cobertura do mapeamento, existem diversos problemas atrelados a estrutura de dados e o foco da minimização. Com isso, a complexidade envolvida nesta etapa pode ser um problema
NP Completo. Dessa forma, existem diversas heurísticas que propõe soluções para a etapa de cobertura. Dentre essas heurísticas, os trabalhos recentes da literatura destacam-se pelas metodologias iterativas. Sendo assim, propõe-se a avaliação de uma metodologia iterativa baseada na abordagem de Simulated Annealing. A escolha do Simulated Annealing deu-se porque esta heurística é comumente aplicada na etapa de síntese física de circuitos integrados. Porém, não foram encontrados trabalhos com essa abordagem aplicados ao mapeamento tecnológico. A avaliação resultou em um novo método implementado na ferramenta FlexMap, a qual é um framework para o
desenvolvimento de métodos para mapeamento tecnológico. Diversos experimentos foram realizados, a fim de avaliar o impacto dos vários parâmetros de configuração do Simulated Annealing. Os experimentos foram realizados para duas tecnologias, FPGA e Quantum Cellular Automata (QCA), objetivando a minimização do número de unidades lógicas utilizadas na construção do circuito. Os resultados demonstraram que a heurística se mostrou promissora. No caso de FPGAs as otimizações não foram significativas, demonstrando que são necessários alguns ajustes na abordagem proposta. Por outro lado, para a tecnologia QCA os resultados s˜ao mais expressivos, atingindo taxas de
até 5,54% de otimização da solução inicial para métodos específicos de biblioteca de células QCA e taxas de até 11,38% para outros métodos.
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