【摘 要】
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随着集成电路的发展,CMOS晶体管尺寸达到纳米级,降低功耗成为了集成电路设计中的一个关键问题。同时,人工智能等新兴应用的出现,对底层电路的运算能力提出了更高的要求。某些应用程序本身具有容错能力,近似计算技术利用这种容错能力,通过牺牲一定的计算精度,换取性能和能效的提升。近似计算技术已成为了一个新兴的重要的研究热点。对比传统布尔（Traditional Boolean,TB）逻辑,在算术电路和通信电
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随着集成电路的发展,CMOS晶体管尺寸达到纳米级,降低功耗成为了集成电路设计中的一个关键问题。同时,人工智能等新兴应用的出现,对底层电路的运算能力提出了更高的要求。某些应用程序本身具有容错能力,近似计算技术利用这种容错能力,通过牺牲一定的计算精度,换取性能和能效的提升。近似计算技术已成为了一个新兴的重要的研究热点。对比传统布尔（Traditional Boolean,TB）逻辑,在算术电路和通信电路,基于“与/异或”基本运算的Reed-Muller（RM）逻辑在面积、功耗、可测试性方面更具有优势,近一半的电路如采用RM逻辑将获得更为简单的结构。根据RM逻辑表达式中变量表示形式的不同可以将RM表达式分为固定极性（Fixed Polarity Reed-Muller,FPRM）展开式和混合极性（Mixed Polarity Reed-Muller,MPRM）展开式。其中基于极性变换的逻辑优化研究是RM逻辑优化的一个重要内容。本文主要研究将近似计算技术应用于FPRM逻辑电路功耗的优化中,研究内容包括以下三个个方面:1建立以信号概率和跳变密度为参数的FPRM逻辑函数动态功耗数学模型,并利用基于遗传算法的以功耗优化为导向的RM逻辑函数极性搜索算法,通过搜索最佳极性来实现FPRM逻辑电路功耗优化。2将近似计算技术引入FPRM逻辑电路功耗优化,在设定好的误差阈值内,通过有选择性引入错误输出,进一步实现FPRM逻辑函数的功耗优化。3提出了一种基于双锐积运算的RM逻辑函数的错误率计算方法,该方法可以除去RM逻辑函数中的偶数次覆盖,并能够有效地计算错误率,便于衡量近似函数与原函数的误差程度。本文的优化算法用C语言编程实现,并用MCNC Benchmark电路进行测试,实验结果显示,被测试电路的功耗优化均有不同程度的提升。
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