Моделирование цифровых микроконвейерных КМОП схем с использованием диаграмм решений различной размерности

• Автор: Петросян, Варужан Сержикович
• Шифр специальности: 05.13.12
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2015
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 146 с. : ил.

Оглавление
Введение

Глава 1. Цифровые микроконвейерные схемы и диаграммы решений

1.1 Асинхронные схемы

1.2 Методы организации квитирования между ступенями асинхронной

структуры

1.3 Моделирование и оптимизация цифровых схем

1.4 Булевы функции и их представления

1.5 Диаграммы решений

1.6 Постановка задачи

1.7 Выводы
Глава 2. Моделирование цифровых схем с использованием диаграмм решений различной размерности
2.1 Вероятностная модель потребляемой мощности
2.2 БР-ВЭО модель цифровых схем
2.3 Моделирование мощности на основе БР-ВОО представления
2.4 Вероятностная модель потребляемой мощности с использованием БР-ВОО представления
2.5 БР-ТОО модель цифровых КПОМ схем
2.6 Логическое моделирование на основе БР-ТОГ)
2.7 Вероятностная модель потребляемой мощности с использованием БРЛТЮ представления
2.8 Множественная числовая регрессия. Вычисление количества неопределенных входов для БРЛТЮ моделирования
2.9 Выводы

Глава 3. Моделирование цифровых схем, спроектированных в базисе стандартных ячеек
3.1 Описание алгоритма оптимизации
3.2 Постановка задачи
3.3 Структурная оптимизация цифровых микроконвейерных схем, спроектированных в базисе стандартных ячеек
3.4 Сравнение результатов оптимизации
3.5 Оценка результатов оптимизации на основе БР-ТПО
3.6 Выводы
Глава 4. Моделирование цифровых схем, спроектированных в базисе ПЛИС/СБМК
4.1 Постановка задачи
4.2 Структурная оптимизация цифровых микроконвейерных схем, спроектированных в базисе ПЛИС/СБМК
4.3 Сравнение результатов оптимизации
4.4 Оценка результатов оптимизации на основе БР-ТОИ
4.5 Выводы
Заключение
Список литературы

Введение
Актуальность работы.
Одновременно с ростом сложности и степени интеграции современных цифровых устройств возникает все больше проблем при проектировании, моделировании и анализе цифровых схем. Наибольшие трудности возникают при распределении синхросигнала по площади кристалла с современным! технологическими нормами. Одной из проблем в этом случае является разница между временем задержки синхросигнала и временем срабатывания логических элементов цифровой части, что влечет за собой необходимость включения в схему дополнительных элементов, обеспечивающих одновременное срабатывание всех триггеров. Площадь дерева синхросигнала с дополнительными элементами в этом случае часто занимает до половины площади всего кристалла. Еще одной проблемой глобальной синхронизации цифровых схем является повышенный уровень шумов, вносимый в глобальные цепи кристалла одновременным срабатыванием всех логических элементов.
Выходом из сложившейся ситуации может быть либо доработка существующих средств автоматизированного проектирования схем с единым деревом синхросигнала, с учетом специфических эффектов, возникающих для микросхем с наноразмерными технологическими нормами и сверхбольшой степенью интеграции, либо переход к альтернативным принципам проектирования цифровым схем без использования глобального дерева синхросигнала, т.е. асинхронных схем.
В асинхронной логике глобальный синхросигнал заменяется некоторой формой квитирования между соседними регистрами. Одним из наиболее часто применяемых протоколов квитирования самосинхронизации цифровой схемы является 2-фазный протокол со связными данными, известный под названием микроконвейер. Настоящая работа посвящена исследованию методов и алгоритмов для моделирования цифровых микроконвейерных КМОП схем. Отличительной особенностью такой архитектуры является возможность

функция не зависит от аргумента х2, из чего можно сделать общее утверждение, что редуцированный граф функции / содержит только вершины, имеющие индексы в //. В отличие от представления функции его таблицей истинности, в данном представлении отсутствует неэффективность, вызванная рассмотрением всех функций как имеющих одни и те же п аргументов. Так же необходимо отметить, что даже для функции всего с несколькими аргументами, некоторые из подграфов являются общими для нескольких ветвей. Результатом этого является эффективность, как в размере, так и в быстродействии алгоритмов, основанных на таком представлении, так как одна и та же операция, произведенная на подграфе, может быть использована на все ветви этого подграфа (т.е. во всех местах, где этот подграф общий). Легко заметить, что граф функции можег иметь разный в вид в зависимости от порядка аргументов. Рассмотрим две функции:
^ (х) = лулх+лулд+лулу и {2 (х)=лул‘ (Лхулу+Хз -лу Функции отличаются только перестановкой аргументов. На примере этих функций можно рассмотреть крайний случай влияния упорядочения аргументов на размер графа (Рис 1.16).
Гфх) = х| •.ху+л'з -Л'|Злу -лу 1) (х) = .V, -лу+лулуУтз'лу
Рис. 1.16 Пример зависимости от упорядочения аргументов