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Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado

Centro: Tecnológico

Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação

Dimensão Institucional: Pós-Graduação

Dimensão ODS: Econômica

Tipo do Documento: Dissertação

Título: SIZING DISCRETO BASEADO EM RELAXAÇÃO LAGRANGEANA PARA MINIMIZAÇÃO DE LEAKAGE EM CIRCUITOS DIGITAIS

Ano: 2013

Orientador
  • JOSE LUIS ALMADA GUNTZEL
Aluno
  • VINICIUS DOS SANTOS LIVRAMENTO

Conteúdo

A minimização da potência de leakage é um passo essencial do projeto de circuitos digitais, uma vez que nas tecnologias cmos recentes a potência de leakage tornou-se comparável à potência dinâmica. gate sizing constitui-se como uma técnica amplamente utilizada para minimização da potência de leakage devido a sua eficácia e ao baixo impacto que ele causa no fluxo standard cell. em tal fluxo, o problema de sizing corresponde a selecionar, para cada porta do circuito, uma combinação de largura de porta e tensão de threshold disponível na biblioteca standard cell, de modo a satisfazer as restrições de projeto. a natureza discreta do problema, a qual o torna np-difícil, e o grande número de portas nos circuitos contemporâneos têm motivado a busca por heurísticas eficientes, que sejam capazes de resolvê-lo em tempo de execução aceitável. este trabalho apresenta três contribuições principais ao estado da arte. a primeira é uma formulação aperfeiçoada para o problema de sizing discreto baseada em relaxação lagrangeana (lr), a qual considera valores máximos de slew de entrada e capacitância de saída das portas, impostas pelas bibliotecas standard cell. a segunda é uma heurística topológica gulosa para resolver a formulação lr proposta utilizando apenas informações locais para guiar as decisões do algoritmo. a terceira contribuição reside em uma técnica híbrida de três passos para superar algumas das limitações da heurística topológica gulosa. tal técnica híbrida inicia resolvendo a formulação lr assumindo um atraso crítico ligeiramente maior do que o atraso crítico-alvo, em seguida, aplica uma heurística rápida de recuperação de atraso para que o atraso crítico-alvo original seja satisfeito. como terceiro passo, é usada uma heurística de recuperação de potência para reduzir ainda mais a potência de leakage explorando o espaço para otimização deixado pelos dois passos anteriores. os experimentos práticos foram gerados utilizando-se a infraestraestrutura da competição de sizing discreto do ispd2012, a qual provê uma base comum para comparações justas com os trabalhos correlatos mais recentes. os resultados experimentais para a formulação lr usando a heurística topológica gulosa foram comparados com os resultados obtidos pelas três equipes melhor classificadas na competição do ispd 2012, os quais representavam o estado da arte no momento em que tais experimentos foram realizados. a potência de leakage obtida é, em média, 18,9%, 16,7% e 43,8% menor do que aquelas obtidas pelas três melhores equipes da competição do ispd2012, respectivamente, ao passo que o tempo de execução total é 38, 31 e 39 vezes menor. com relação à técnica híbrida, a potência de leakage obtida é, em média, 8,15% menor do que aquela relatada pelo trabalho que representa o estado da arte na ocasião em que estes experimentos foram realizados, sendo o tempo total de execução uma ordem de magnitude menor. é importante ressaltar que o referido trabalho estado da arte já havia superado as três melhores equipes da competição do ispd2012.

Pós-processamento: Índice de Shannon: 3.98747

ODS 1 ODS 2 ODS 3 ODS 4 ODS 5 ODS 6 ODS 7 ODS 8 ODS 9 ODS 10 ODS 11 ODS 12 ODS 13 ODS 14 ODS 15 ODS 16
5,37% 5,86% 7,40% 6,31% 6,16% 5,40% 6,43% 7,21% 7,90% 5,93% 7,25% 5,39% 5,33% 6,93% 5,20% 5,92%
ODS Predominates
ODS 9
ODS 1

5,37%

ODS 2

5,86%

ODS 3

7,40%

ODS 4

6,31%

ODS 5

6,16%

ODS 6

5,40%

ODS 7

6,43%

ODS 8

7,21%

ODS 9

7,90%

ODS 10

5,93%

ODS 11

7,25%

ODS 12

5,39%

ODS 13

5,33%

ODS 14

6,93%

ODS 15

5,20%

ODS 16

5,92%