专利名称：集成电路逻辑优化并行处理方法
技术领域：
本发明涉及一种集成电路逻辑优化并行处理方法。
背景技术：
由于在国内外期刊、会议论文、著作等中对集成电路逻辑优化并行处理中的任务 调度的研究几乎是没有出现过的，因此就需要在研究并行处理调度算法和逻辑优化两个领 域的基础上，结合逻辑优化中的特点，形成适用于逻辑优化的并行处理调度算法。
随着EDA的发展，集成电路的逻辑函数变量数及状态数越来越多，而传统的逻辑 函数化简方法，比如公式法、卡诺图法，已不再能满足优化集成电路的工作。公式法的不直 观，导致难以确定化简思路和判定函数是否最简；而卡诺图法虽较比较直观，但它只是比 较适合五个以下变量的函数，是以画图为基础的，因此不便于计算机的实现。近几年，随着 VLSI芯片集成度的大大提高，一些优化方法被相继提出，其中具有代表性的算法大致可以 分为两类一类是先对最小项集合进行化简，从而获得本源蕴涵项(prime implicant)集 合，然后再进行求解最小覆盖。另一类则不必求出全部实质蕴涵项，而是直接构建函数的最 小覆盖。
在逻辑问题研究领域中，美国加里福尼亚大学伯克利分校的Brayton与日本九州 (Kyushu)大学的Sasao的研究是极具代表性的,而在逻辑优化领域中，日本的J. Butler和 Shinobu Nagayama、台湾师大资讯工程研究所S. _S. Lin以及捷克斯洛伐克捷克科技大学 的Petr Fiser的研究颇多。而在国内，中科院、清华大学、北京大学、浙江大学、上海交通大 学、复旦大学、北京理工大学等著名高校的专家、学者也在逻辑设计自动化方面进行了大量 的应用与研究，并且取得了引人注目的成果，从而在理论和应用方面推动了我国集成电路 设计、加工和制造事业的发展。
1952年Quine-McCluskey首次提出了最小化布尔函数的方法一Q-M法，其在功能 上等同卡诺图法，但是该方法是根据真值表逐层逐项地比较并合并的表格法化简，这样可 以有效地利用计算机处理问题。当逻辑变量变多时，最小项的数目也急剧增加，则需占用的 内存就变多，朱幼莲提出用星积运算求质蕴涵素项，而用选择极值法求最小覆盖的方法，通 过采用灵活的数据结构来重新组合化简步骤，进而大大节省存储空间，加快逻辑化简的速 度。王忠林则介绍了一种可以化简复杂逻辑函数的方法——列表法，该方法是利用逻辑函 数的最小项对相邻最小项进行合并，消去多余的变量因子，从而得到逻辑函数的最简式。管 致锦提出的适合大变量逻辑函数最佳覆盖的改进Beister算法，是针对对最小列覆盖算法 的相关规则，优先考虑含有效I多的列和含I较少的行。基于变换化简法，吕宗伟给出了一 种改进的适用于局部逻辑网络优化的多级逻辑优化算法，该算法通过计算逻辑网络中门或 连线处的无关项，迅速地获得最大允许函数集合，从而降低计算时间，并提高原算法的适用 性。管致锦等人提出一种新的本源蕴涵项的生成算法，生成过程中遵循“最小孤立点优先” 的原则，仅产生本源项子集来形成覆盖，使冗余项减少，从而有效地提高运算速度。在分析 多输出逻辑函数最小化覆盖选拔算法的基础上，叶静提出了针对大规模逻辑函数优化的改进选拔算法，此算法利用相交迭代的思想，而大大提高处理速度，同时利用局部搜索的思想 解决分支处理时内存占用率高、处理时间长等问题。
而并行处理算法经过这么多年的发展，虽然各式各样、各有侧重的研究，大致可以 分为数值计算和非数值计算两个方面。数值计算主要研究的是矩阵与多项式运算、矩阵特 征值问题计算、线性与非线性方程组求解、微分方程数值解、最优化问题等基本数学问题。 而非数值计算主要研究排序、选择、优化判定、电路设计、计算机辅助设计、神经计算、智能 计算等，以及他们的实际应用气而近些年来，并行处理的研究更强调在应用领域上的并行 算法的研究[3]。在并行算法中，由于任务间的划分、分配与求解问题的规模和处理机的结 构密切相关，因此在并行处理中能寻求到一个合理任务的分配方法将会使并行计算更有效 地发挥，提高处理速度。而在国内外对于任务的调度分配算法的研究有很多。Min-min和 Max-min算法是最为经典的任务调度算法，另外基于网格的任务调度算法还包括先出调度 算法、遗传算法、神经网络算法等。S. Dutta提出了一种来计算一个存储单元的最佳存储调 度方法，该算法最大限度地减少总的预期偏差。ffushou Sliamu提出了循环选择执行A-MM 策略，即网格任务自适应调度策略(Adaptive Min-Min and Max-Min)。当调度的任务大小 差不多时，调度系统选择Min-Min算法处理，反之则用Max-Min算法处理，该算法可提高在 时间跨度等方面的性能。Etminan1. K.和Naghibzadeh. M.综合了 Min-Min算法和Max-Min 算法的优点，形成了一种选择算法，当剩余任务中长任务多于短任务时，选择Min-Min算 法，反之选择Max-Min算法调度，循环执行。郭创提出了基于“排序”的S-M-M算法按照每 个独立任务在网格系统中的计算机上的平均执行时间，对任务进行降序排序，分成相等的 几段，在段内采用Min-Min进行调度，从而避免过多的小任务先被集中调度到性能较好的 计算机造成的性能较差的计算资源闲置的情况。蒋瀚洋等人提出了基于任务优先级的QoS guided Minnin算法,并通过仿真实验与Minnin算法、QoS guided Minnin算法进行分 析比较，得到该算法更优，但是保留了对负载均衡问题的进一步提高。陈丽军提出的MMPRI 算法，其考虑了异构环境执行时间的差异、任务所属用户的优先级、任务执行时间，而此算 法有利于得到全部任务的最早完成时间的最小值。曾艳提出的主从式任务调度算法是利用 求连通分量的方法把所有的任务划分成若干个组，再利用队列按组的形式将任务动态地分 配给空闲从进程，这样在一定程度上能达到负载均衡、优化问题求解时间的目的。发明内容
本发明的目的在于提供一种可根据集成电路逻辑函数的蕴涵项的项数和蕴涵项 之间的关联度而设计的可提高集成电路逻辑优化的处理效率的集成电路逻辑优化并行处理方法。
本发明的技术解决方案是
一种集成电路逻辑优化并行处理方法，其特征是包括
(I)并行处理在逻辑优化中所处的位置将多输入输出逻辑矩阵划分成多个多输 入单输出逻辑矩阵，然后将这些多输入单输出逻辑调度到处理结点上进行优化处理；
(2)所述优化处理是结合了逻辑优化过程中逻辑的规模和逻辑中各蕴涵项之间可 以合并的几率，从而形成的并行处理调度算法；在逻辑优化并行处理的调度过程中进行分 段，并在每个段内遵循优先调度处理时间较长的逻辑；具体的步骤如下
(a)对于划分过的多输入多输出逻辑，先考虑逻辑规模的影响对多个逻辑进行处理，也就是根据各个多输入单输出逻辑的规模，即多输入单输出逻辑中蕴涵项的数量nmv 对这些多输入单输出逻辑进行分组；
(b)然后从规模较大的逻辑组到规模小的逻辑组分别进行处理；在各个逻辑组中，都是按照每个逻辑的各蕴涵项之间的关联度从大到小进行调度，关联度利用公式
权利要求
1.一种集成电路逻辑优化并行处理方法，其特征是包括 (1)并行处理在逻辑优化中所处的位置将多输入输出逻辑矩阵划分成多个多输入单输出逻辑矩阵，然后将这些多输入单输出逻辑调度到处理结点上进行优化处理； (2)所述优化处理是结合了逻辑优化过程中逻辑的规模和逻辑中各蕴涵项之间可以合并的几率，从而形成的并行处理调度算法；在逻辑优化并行处理的调度过程中进行分段，并在每个段内遵循优先调度处理时间较长的逻辑；具体的步骤如下 Ca)对于划分过的多输入多输出逻辑，先考虑逻辑规模的影响对多个逻辑进行处理，也就是根据各个多输入单输出逻辑的规模，即多输入单输出逻辑中蕴涵项的数量nmv对这些多输入单输出逻辑进行分组； (b)然后从规模较大的逻辑组到规模小的逻辑组分别进行处理；在各个逻辑组中，都是按照每个逻辑的各蕴涵项之间的关联度从大到小进行调度，关联度利用公式
全文摘要
本发明公开了一种集成电路逻辑优化并行处理方法，并行处理在逻辑优化中所处的位置将多输入输出逻辑矩阵划分成多个多输入单输出逻辑矩阵，然后将这些多输入单输出逻辑调度到处理结点上进行优化处理；所述优化处理是结合了逻辑优化过程中逻辑的规模和逻辑中各蕴涵项之间可以合并的几率，从而形成的并行处理调度算法；在逻辑优化并行处理的调度过程中进行分段，并在每个段内遵循优先调度处理时间较长的逻辑；集成电路逻辑优化并行处理中采用分配策略。本发明可根据集成电路逻辑函数的蕴涵项的项数和蕴涵项之间的关联度而设计的可提高集成电路逻辑优化的处理效率。
文档编号G06F17/50GK103034758SQ20121052560
公开日2013年4月10日 申请日期2012年12月7日 优先权日2012年12月7日
发明者邱建林, 陈建平, 顾翔, 陈莉, 潘阳, 杨娜 申请人:南通大学