組合せ回路の冗長除去における含意関係の不変性について

URI http://harp.lib.hiroshima-u.ac.jp/hiroshima-cu/metadata/4727
File
Title
組合せ回路の冗長除去における含意関係の不変性について
Title Alternative
On Invariant Implication Relations in Redundancy Removal for Combinational Circuits
Author
氏名 梶原 誠司
ヨミ カジハラ セイジ
別名 KAJIHARA Seiji
氏名 市原 英行
ヨミ イチハラ ヒデユキ
別名 ICHIHARA Hideyuki
氏名 樹下 行三
ヨミ キノシタ コウゾウ
別名 KINOSHITA Kozo
Subject
冗長除去
テスト生成
論理合成
静的学習
組合せ回路
Abstract

SOCRATES に基づくテスト生成アルゴリズムを用いた組合せ回路の冗長除去では,一つの冗長故障を取り除くごとに回路内の含意関係が変化することがあるため,静的学習をやり直すことが求められている.本論文では,冗長除去による回路変換における,静的学習で得られる含意関係の不変性について考察する.次に,静的学習をやり直す代わりに,回路変換前後で不変である含意関係を冗長判定に用いることで冗長除去を効率化する手法を提案する.静的学習のやり直す回数を削減することで,全体の処理時間は大幅に短縮する.ベンチマーク回路の組合せ回路的冗長を取り除く実験では,従来手法に比較して,最高60倍高速化できたことを示す.

In redundancy removal for combinational circuits using SOCRATES based test generation, it was required to do over static learning again whenever a redundant fault is removed because implication relations of the original circuits may change. In this paper we discuss invariance of implication relations derived by static learning in modifying circuits by redundancy removal, then propose an efficient redundancy removal method in which invariant implication relations are used for redundancy identification in spite of doing over static learning. Experimental results for benchmark circuits show that the proposed method is up to 60 times faster than the previous method.

Journal Title
情報処理学会研究報告. 設計自動化研究会報告
Volume
95
Issue
99
Spage
105
Epage
111
Published Date
1995-10-19
Publisher
情報処理学会
ISSN
09196072
NCID
AN1011091X
Language
jpn
NIIType
Technical Report
Text Version
出版社版
Rights
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hiroshima-cu