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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:吳佩璋
研究生(外文):Wu Pei-Chang
論文名稱:FPGA設計中架構相依之面積最小化技術映射
論文名稱(外文):Architecture Dependent Technology Mapping for Area Minimization in FPGAs Design
指導教授:謝財明謝財明引用關係
指導教授(外文):Hsieh Tsai-Ming
學位類別:碩士
校院名稱:中原大學
系所名稱:資訊工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1998
畢業學年度:86
語文別:中文
中文關鍵詞:技術映射現場可程式化邏輯閘陣列整數線性規劃最小集合覆蓋
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在本篇論文中,我們提出新的技術映射演算法,可適用於不同FPGA架構,但是本論文的目的是將組合邏輯電路從原來LUT層級考量的解,映射到Xilinx公司的XC4000架構時,能使得其可規劃邏輯區塊(ConfigurableLogic Block,CLB)的個數達到最小。對於這個問題,我們提出一種模組整數線性規劃(ILP)的方法來求得最佳解,我們亦將此模組成一種最小覆蓋(minimum covering)問題,而且利用貪婪演算法(greedy method)求解。其主要步驟如下:一、 對組合邏輯電路輸入一個初始化的技術映射解。二、 利用Shannon expansion對5輸入端的點儘量加以分解。三、 對一個LUT集合產生所有能包含此集合之CLB型態。 四、 對集合內容利用 1. 整數線性規劃 2. 貪婪演算法求得最小可覆蓋集合,此即為一技術映射解。五、 對於以貪婪演算法求得的解,再加以合併。 對於我們所模組的整數線性規劃而言,由於受限於工具軟體,因而無法求出解,但是對於利用貪婪演算法的方法,我們探討了很多種不同的實驗組合,由實驗數據可看出我們的結果頗佳,在電路的面積上可以得到很好的結果,在所有受測的電路中,約有48%的電路其CLB個數已經達到下限(low bound)。跟RASP方法比較,平均本演算法在面積上有約4.5%的改進,而在延遲時間(delay)上只多了約2.78%。我們的方法在實際應用上,可以修改PLB的生成型態,來用在不同類型的FPGA架構上。

In this thesis, we proposed a new technology mapping algorithmwhich maps an original combinational circuit to a network consistingof configurable logic blocks (CLBs). This algorithm tries tominimize the number of CLBs in the resulting network and keep thedepth of network as small as possible. First, we model this problemas a linear programming problem to find an optimal solution. Second,we transform this problem to a minimum covering problem and aneffective greedy algorithm is proposed to solve problems of largesize. The greedy algorithm is divided into five steps as follows. 1. Accept an LUT network as input. 2. For a set of LUTs, find all possible types of CLBs that contain these LUTs. 3. Generate all LUT sets that correspond to the types of the CLBs by heuristic method. 4. Find a minimum cover that corresponds to a mapping solution. 5. Merge some CLBs in the solution obtained in step 4. Currently, we have no effective ILP tool in hand to solve aproblem of large size. But on the other hand, the proposed heuristicalgorithm works quickly well. In fact, it gets the optimal solutionfor more than 48% of the tested examples. Compared with algorithmsin RASP, the proposed algorithm obtained 4.5% of improvement of theaverage area with only 2.78% of drawback of the average depth.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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