Проектирование высокопроизводительныхинтегральных схем на основе эволюционного поиска и моделей Элмора Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Ла=1. Исследования проводились на примерах содержащих до 1000 вершин. Временная сложность алгоритма на одной итерации имеет оценку О(п), где п - число вершин в гиперграфе. В среднем пяти запусков программы со случайными начальными разбиениями достаточно для нахождения решения близкого к глобальному оптимуму

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Лебедев Б.К. Адаптация в САПР: Монография. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999. 160с.

2. Лебедев Б.К. Методы поисковой адаптации в задачах автоматизированного проектирования СБИС: Монография. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000. 192с.

УДК 681.3

Л.А. Зинченко, И.А. Харламов

ПРОЕКТИРОВАНИЕ ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫХ ИНТЕГРАЛЬНЫХ СХЕМ НА ОСНОВЕ ЭВОЛЮЦИОННОГО ПОИСКА И МОДЕЛЕЙ

ЭЛМОРА*

При проектировании высокопроизводительных интегральных схем доминирующим фактором на частотах более 1ГГ ц становятся временные задержки распространения сигналов в соединительных цепях. Для достижения желаемой производительности схемы расчет эффективных размеров межэлементных соединений играет решающую роль. Однако, при этом площадь интегральной схемы также должна быть минимизирована.

В работе рассматривается применение генетических алгоритмов для многослойного размещения элементов интегральных схем с учетом неоднородности ме-

. -

ях. Количество слоев варьируется от 2 до 8, учитываются ограничения, наклады-

ваемые на каждый слой. При расчете целевой функции использована модель задержки распространения сигналов Элмора.

, , -

ки:

1. .

2. -

ров проводника на основании полученных длин.

3. -.

4. Оптимизация соединений.

Оценка диапазона изменения ширины проводника рассчитывается на основе Моделей Элмора [1]. Согласно проведенным экспериментальным исследованиям , , слоя металлизации позволяет находить решения, обеспечивающие оптимальную

.

Метод нахождения оптимальных размеров проводника был использован для каждого слоя металлизации, что позволило существенно упростить проблемы про-

* Работа выполнена при поддержке РФФИ, грант № 01-01-00044

ведения соединительных связей, расчет оценки производительности схемы, проведение межэлементных соединений, а также ускорить процессы глобальной и локальной маршрутизации.

Анализ получаемых решений показал уменьшение задержки Elmora в среднем на 22%-32% при незначительном увеличении площади кристалла на 3%-6%. Исследования проводились на задачах размерностью от 100 до 200000 элементов. Единственным недостатком алгоритма оказались повышенные требования к памя-.

БИБЛИОГРДФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Jason Cong and David Pan: Interconnect Estimation and Planning for Deep Submicron Designs, - Department of Computer Science University of California.

2. Chan-Ping Chen and Yao Ping Chen: Optimal Wire Sizing Formula Under the Elmore delay Model, - Department of Computer Science University of California University of Texas.

УДК 004.89

М.Д. Сеченов, Ю.А. Киселев МЕСТО ХАОСА В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

Хаос можно рассматривать как последовательность действий, которая не может быть определена, т.е. уровень энтропии системы очень велик.

Рассмотрим данную проблему на примере иерархической системы с обрат. , перед ними конкретные задачи. Если в общей задаче существуют подзадачи, которые определенный блок не может решить, то он транспортирует ее блоку, имеющему необходимые функции для решения. Поэтому любая сложная система состоит из блоков, каждый из которых наделен правами и имеет определенный функ, .

, , -щим (родительским) блоком на подзадачи и передается своим дочерним блокам. Так происходит до тех пор, пока подзадача не становится элементарной и может быть решена блоком, принявшим ее. Теперь рассмотрим, что же происходит с решением подзадачи. Блок, принявший ее, имеет определенные права на манипуляцию составляющими его функциями. В этом случае нет необходимости подавать запрос своему родителю на конкретную последовательность действий. Это означа-,

подзадачи. А, следовательно, не может знать и заранее определить действий до. -мах. При увеличении числа подзадач уровень хаоса возрастает. Для нахождения оптимального алгоритма решения поставленной задачи последовательность операций у дочерних блоков может меняться, что говорит о хоатизме внутри организо-. , исключения параметры и алгоритмы действий изучаемого объекта. При изучении объекта степень хаотических действий говорит нам о его изученности. Можно ска, , , -, , .