研究目的
研究仅使用多数函数和反演函数作为基本操作来表示和优化逻辑电路。
研究成果
该论文提出了一种利用MIG（多输入门）进行逻辑优化的新范式，在深度、规模和功耗指标上较传统AIG优化展现出显著提升。实现代数与布尔优化技术的MIGhty工具在学术基准测试及商业ASIC/FPGA设计流程中均呈现稳定优势。
研究不足
技术及应用方面的限制包括：优化过程中可能出现局部极小值，以及需要大幅简化模型以抵消误差插入技术引入的额外开销。
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[IEEE 2019年光子学北美会议(PN) - 加拿大魁北克市(2019.5.21-2019.5.23)] 2019光子学北美会议(PN) - 用于全光纤激光器开发的飞秒激光写入光纤光栅组件
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DOI：10.1109/PN.2019.8819530
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
本文提出一种范式转变：仅使用多数（MAJ）与反相（INV）函数作为基本操作来表示和优化逻辑。我们通过多数反相图（MIG）表示逻辑函数——这是一种由三输入多数节点及常规/补码边构成的有向无环图。基于完全采用多数与反相操作的布尔代数（本文对其进行了形式化公理化），我们实现了MIG的优化。作为MIG代数优化的补充，我们开发了利用MIG全局特性（如位错误掩蔽）的强大布尔方法。MIG代数与布尔方法相结合可达到极高的优化质量。在IWLS'05基准测试集上，相较于类似的与或非图（AIG）优化，我们的MIG优化器（MIGhty）使ABC映射的LUT-6电路深度降低7%，同时减小规模并降低功耗活动。针对算术密集型基准测试，MIGhty在ABC映射的LUT-6电路中实现16%的深度降低（同样对比类似AIG优化）。作为延迟关键型22纳米专用集成电路流程（逻辑综合+物理设计）的前端工具，MIGhty在31个学术与工业基准测试中分别实现平均延迟/面积/功耗降低13%/4%/3%。在商用FPGA流程中也验证了10%/10%/5%的延迟/面积/功耗改进。
作者：
Luca Amarú，Pierre-Emmanuel Gaillardon，Giovanni De Micheli
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