Logic synthesis plays a crucial role in the digital design flow. It has a decisive influence on the final Quality of Results (QoR) of the circuit implementations. However, existing multi-level logic optimization algorithms often employ greedy approaches with a series of local optimization steps. Each step breaks the circuit into small pieces (e.g., k-feasible cuts) and applies incremental changes to individual pieces separately. These local optimization steps could limit the exploration space and may miss opportunities for significant improvements. To address the limitation, this paper proposes using e-graph in logic synthesis. The new workflow, named Esyn, makes use of the well-established e-graph infrastructure to efficiently perform logic rewriting. It explores a diverse set of equivalent Boolean representations while allowing technology-aware cost functions to better support delay-oriented and area-oriented logic synthesis. Experiments over a wide range of benchmark designs show our proposed logic optimization approach reaches a wider design space compared to the commonly used AIG-based logic synthesis flow. It achieves on average 15.29% delay saving in delay-oriented synthesis and 6.42% area saving for area-oriented synthesis.


翻译:逻辑综合在数字设计流程中扮演着关键角色,对电路实现的最终结果质量(QoR)具有决定性影响。然而,现有的多层逻辑优化算法通常采用贪心方法,通过一系列局部优化步骤实现。每个步骤将电路分解为小单元(如k-可行割集),并分别对各个单元进行增量式修改。这种局部优化步骤可能限制探索空间,并错失显著改进的机会。为弥补这一局限,本文提出在逻辑综合中使用E图(e-graph)。该新工作流命名为Esyn,利用成熟的E图基础设施高效执行逻辑重写,在探索多种等价布尔表示的同时,允许采用技术感知代价函数更好地支持面向延迟和面向面积的逻辑综合。在大量基准设计上的实验表明,与常用的基于AIG的逻辑综合流程相比,我们提出的逻辑优化方法达到了更广泛的设计空间,在面向延迟的综合中平均实现15.29%的延迟节省,在面向面积的综合中实现6.42%的面积节省。

0
下载
关闭预览

相关内容

在数学优化,统计学,计量经济学,决策理论,机器学习和计算神经科学中,代价函数,又叫损失函数或成本函数,它是将一个或多个变量的事件阈值映射到直观地表示与该事件。 一个优化问题试图最小化损失函数。 目标函数是损失函数或其负值,在这种情况下它将被最大化。
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
11+阅读 · 2019年6月19日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
VIP会员
最新内容
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
4+阅读 · 6月9日
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
7+阅读 · 6月9日
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
4+阅读 · 6月9日
《美空军条令出版物 4-0,维持》
专知会员服务
4+阅读 · 6月9日
《基于仿真的空军任务规划优化》
专知会员服务
4+阅读 · 6月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员