Detail publikace

Towards a Scalable EA-based Optimization of Digital Circuits

KOCNOVÁ, J.; VAŠÍČEK, Z. Towards a Scalable EA-based Optimization of Digital Circuits. In Genetic Programming 22nd European Conference, EuroGP 2019. Cham: Springer International Publishing, 2019. p. 81-97. ISBN: 978-3-030-16669-4.
Název česky
Škálovatelná evoluční optimalizace digitálních obvodů
Typ
článek ve sborníku konference
Jazyk
anglicky
Autoři
Klíčová slova

Cartesian Genetic Programming, Resynthesis, Logic optimization

Abstrakt

Škálovatelnost fitness evaluace byla od 90. let slabým místem při využití evoluce v oblasti logické syntézy. Nedávné studie představily řadu formálních řešení tohoto problému. Bylo tak umožněno optimalizovat komplexní obvody obsahující stovky vstupů a tisíce hradel. Bohužel, problémem je také škálovatelnost reprezentace. Efektivita evoluční optimalizace aplikované globálně na celé obvody se snižuje se vzrůstající komplexností obvodů. V této práci představujeme koncept lokální resyntézy. Resyntéza je iterativním procesem založeným na extrakci menších podobvodů z komplexních obvodů, které jsou optimalizovány a navraceny do původního obvodu. Tento postup umožňuje řešit problém škálovatelnosti reprezentace. Naše experimenty na skupině netriviálních benchmarků z reálného světa ukázaly, že námi navrhovaná metoda dosahuje lepších výsledků než globálně aplikovaná evoluční optimalizace. Ve více než 60% případů se podařilo odebrat větší počet redundantních hradel při zachování výpočetní náročnosti na stejné úrovni.

Rok
2019
Strany
81–97
Sborník
Genetic Programming 22nd European Conference, EuroGP 2019
ISBN
978-3-030-16669-4
Vydavatel
Springer International Publishing
Místo
Cham
DOI
EID Scopus
BibTeX
@inproceedings{BUT156846,
  author="Jitka {Kocnová} and Zdeněk {Vašíček}",
  title="Towards a Scalable EA-based Optimization of Digital Circuits",
  booktitle="Genetic Programming 22nd European Conference, EuroGP 2019",
  year="2019",
  pages="81--97",
  publisher="Springer International Publishing",
  address="Cham",
  doi="10.1007/978-3-030-16670-0\{_}6",
  isbn="978-3-030-16669-4",
  url="https://www.fit.vut.cz/research/publication/11858/"
}
Nahoru