一种三值fprm电路功耗最佳极性搜索方法

文档序号:9550922
一种三值fprm电路功耗最佳极性搜索方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种三值FPRM电路功耗优化方法,尤其是涉及一种三值FPRM电路功 耗最佳极性搜索方法。
【背景技术】
[0002] 随着集成电路规模和集成度的不断发展,数字电路必定会遭遇功耗、面积与速度 等问题。传统的数字电路大都采用二值逻辑,但是二值信号信息含量低已成为制约集成电 路发展的主要因素。而多值逻辑电路增加了单线携带信息的能力,能有效提高空间或时间 的利用率,减少数字系统的连线,节省电路面积与成本。基数为3的三值逻辑在多值逻辑 代数系统中基数最小,容易实现,具有代表性。
[0003] 任意逻辑函数均可以用布尔逻辑和Reed-Muller(RM)逻辑来表示,与传统的布尔 逻辑电路相比,基于RM逻辑的电路具有以下三个方面的优势:首先,在某些功能电路(如 通信电路、奇偶校验电路、运算电路等)中,用RM逻辑表示的电路在功耗、面积和速度等方 面体现出了巨大的优势;其次,用RM逻辑表示的电路可测性强;最后,用RM逻辑表示的电 路结构更加紧凑。RM逻辑函数通常采用固定极性(Fixed-polarityReed-Muller,FPRM)和 混合极性(Mixed-polarityReed_Muller,MPRM)两种表达方式。在η变量的三值FPRM逻 辑函数中有3n个固定极性,3n个固定极性对应有3n个不同的三值FPRM表达式,三值FPRM 表达式的简单与否由其对应的极性决定,而三值FPRM表达式的简单与否直接决定了三值 FPRM电路的功耗和面积等性能指标,因此,极性对FPRM电路的功耗、面积等性能指标产生 很大的影响。
[0004] 由于多值逻辑和RM逻辑的诸多优点,国内外许多专家学者对多值RM逻辑进行了 研究。然而国内外专家学者主要集中研究多值RM逻辑电路极性转换技术,对于多值RM电 路的功耗优化技术未进行研究。鉴此,基于模拟退火遗传算法,设计一种三值FPRM电路功 耗最佳极性搜索方法来搜索三值FPRM电路的功耗最佳极性,对三值FPRM电路功耗优化具 有重要意义。

【发明内容】

[0005] 本发明所要解决的技术问题是提供一种三值FPRM电路功耗最佳极性搜索方法。 该方法可以快速搜索到功耗最佳极性,从而实现功耗的优化。
[0006] 本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为:一种三值FPRM电路功耗最佳极 性搜索方法,包括以下步骤:
[0007] ①建立三值FPRM电路的功耗估计模型:
[0008] ①-1将三值FPRM电路采用三值FPRM逻辑函数表示为如下形式:
[0009]
(1)
[0010]其中,η为函数fp(xnxn 2,…,X。)的输入变量数量,xnxn2,…,X。表示函数 fp(xnxn2,…,X。)的η个输入变量,p表示函数fp(xnxn2,…,X。)的极性,极性p用三进 制形式表示为pn也2…p〇,p.je {〇, 1,2},j=0, 1,2,…,n-1,?表示模3加运算,Σ为累加 符号,符号为乘运算符号,下标i= 〇,1,2,…,3n-l,i用三进制形式表示为in 2…i。, η-ι-.ln-l hSFPRM系数;a# {〇,1,2} ;Π表示模3乘运算,ΓΙ3的其展开式为 其中{〇,1,2},< = 1,.^?=之*<,极性1)和下标1决定变量之的 表示形式;
[0011] ①-2P极性下的三值FPRM逻辑函数包含两类多输入运算,两类多输入运算分别为 多输入模3加运算和多输入模3乘运算,根据三值FPRM逻辑函数展开式将三值FPRM逻辑 函数分解为多个多输入模3加运算和多个多输入模3乘运算,然后将每个多输入运算分别 分解为二输入运算,得到二输入模3加运算和二输入模3乘运算,具体分解过程为:
[0012] 将多输入运算的第1个输入变量和第2个输入变量作为第一个二输入运算的两个 输入变量,得到第一个二输入运算的输出变量;将第一个二输入运算的输出变量和多输入 运算的第3个输入变量作为第二个二输入运算的两个输入变量,得到第二个二输入运算的 输出变量;将第二个二输入运算的输出变量和多输入运算的第4个输入变量作为第三个 二输入运算的两个输入变量,得到第三个二输入运算的输出变量;依此类推,直到所有的多 输入运算的输入变量作为二输入运算的输入变量,完成多输入运算的分解;
[0013] 将p极性下的三值FPRM逻辑函数分解后得到多个多输入模3加运算和多个多输 入模3乘运算,多输入模3加运算也称为多输入模3加门,多输入模3乘运算也称为多输入 模3乘门,将p极性下三值FPRM逻辑函数分解后的多输入模3加门的数量记为N,将p极 性下三值FPRM逻辑函数分解后的多输入模3乘门的数量记为W;将每个多输入模3加运算 分解后得到多个二输入模3加运算,将每个多输入模3乘运算分解后得到多个二输入模3 乘运算,二输入模3加运算也称为二输入模3加门,二输入模3乘运算也称为二输入模3乘 门;将第Η个多输入模3加门分解后的二输入模3加门的数量记为NH,Η= 1,2,…,N;将第 〇个多输入模3乘门分解后的二输入模3乘门的数量记为W。,〇 = 1,2,…,W;
[0014] ①-3将ρ极性下的三值FPRM逻辑函数分解后得到的所有二输入模3加门和二输 入模3乘门引起的功耗作为p极性下的三值FPRM电路的功耗,二输入模3加门引起的功耗 采用其开关活动性表示,二输入模3乘门引起的功耗采用其开关活动性表示,门电路的开 关活动性用其输出端的输出变量概率表示,二输入模3加门引起的功耗采用其输出端的输 出变量概率表示,二输入模3乘门引起的功耗采用其输出端的输出变量概率表示;
[0015]①_4根据公式(2)、(3)和(4)计算第Η个多输入模3加门分解后的第k个二输 入模3加门的输出变量概率;k= 1,2,…,Nh;
[0016] Pi(k)H=Pkyll*Pky20+Pkyl0*Pky21+Pkyl2*Pky22 (2)
[0017] P2 (k)H =Pkyl2*Pky20+Pkyll*Pky21+Pkyl0*Pky22 (3)
[0018] ΡοΟΟρΙ-ΡΑΙΟηΚΙΟη⑷
[0019] 根据公式(5)、(6)和(7)计算第o个多输入模3乘门分解后的第g个二输入模3 乘门的输出变量概率,g= 1,2,…,。:
[0020] Qi(g)〇= Qgrii*Qgr2l+Qgr12*Qgr22 (5)
[0021] Q2(g)〇=Qgrll*Qgr22+Qgrl2*Qgr21 (6)
[0022] QQWfl-QjgL-Qdg)。(7)
[0023] 其中,Pi(k)H表示第H个多输入模3加门分解后的第k个二输入模3加门输出变 量为1的概率,P2 (k)H表示第Η个多输入模3加门分解后的第k个二输入模3加门输出变 量为2的概率,P。(k)H表示第Η个多输入模3加门分解后的第k个二输入模3加门输出变 量为〇的概率,yl和y2表示二输入模3加门的两个输入变量,Pkylni表示第k个二输入模3 加门中输入变量y1为m的概率,me{〇, 1,2},Pky2ni表示第k个二输入模3加门中输入变量 y2为m的概率,当k= 1时,Pkylni为多输入模3加运算的第1个输入变量为m的概率,Pky2ni 为多输入模3加运算的第2个输入变量为m的概率,当k>l时,Pkylni为第k-1个二输入模3 加门输出变量为m的概率,Pky2ni为多输入模3加门的第k+Ι个输入变量为m的概率;
[0024] Qi(g)。表不第〇个多输入模3乘门分解后的第g个二输入模3乘门输出变量为1 的概率,Q2(g)。表不第〇个多输入模3乘门分解后的第g个二输入模3乘门输出变量为2 的概率,Q〇(g)。表不第〇个多输入模3乘门分解后的第g个二输入模3乘门输出变量为0 的概率,rl和r2表示二输入模3乘门的两个输入变量,Qg_表示第g个二输入模3乘门中 输入变量r1为m的概率,Qgrtni表示第g个二输入模3乘门中输入变量r2为m的概率;当g =1时,Qg_为多输入模3乘运算的第1个输入变量为m的概率,Qgrtni为多输入模3乘运 算的第2个输入变量为m的概率,当g>l时,Q&lni为第g-Ι个二输入模3乘门输出变量为m 的概率,Qgrfni为多输入模3乘门的第g+1个输入变量为m的概率;
[0025] 输入变量\为1和2的概率是由随即函数产生的概率对(Pl,P2),P0 = 1-P1-P2 ; P0,P1和P2分别为0到1之间某个值,P0表示输入变量为0的概率,P1表示输入变量为1 的概率,P2表示输入变量为2的概率;
[0026] ①-5根据二输入模3加门的输出变量概率和二输入模3乘门的输出变量概率计 算三值FPRM电路的功耗,将三值FPRM电路的功耗估计模型表示为:
[0027]
[0028] 其中,Eswd表示p极性下三值FPRM电路的功耗,N为p极性下三值FPRM逻辑函数 分解后的多输入模3加门的数量,W为p极性下三值FPRM逻辑函数分解后的多输入模3乘 门的数量;
[0029] ②设定模拟退火遗传算法中用于计算个体适应度的适应度函数:
[0030] 根据功耗估计模型,设定模拟退火遗传算法中计算个体适应度的适应度函数:在 模拟退火遗传算法中,适应度越大表示个体的适应能力越强,但功耗最佳极性要求功耗越 小越好,因此,为了便于两者结合,采用功耗的倒数表示适应度,得到适应度函数如下:
[0031] fitness=a/Eswd
[0032] 其中,符号"/"表示除运算符号,fitness表示个体的适应度大小;Eswd表示电路功 耗;α为放大系数,取值为大于等于1〇〇〇的自然数;
[0033] ③建立三值FPRM电路和模拟退火遗传算法的对应关系:
[0034] 模拟退火遗传算法包含以下几个关键要素:个体、个体的适应度、适应度最大的个 体、最大适应度、交叉操作、变异操作、退火选择操作;
[0035] 三值FPRM电路功耗优化包含以下几个关键要素:极性、相应极性的功耗、最佳极 性、最小功耗、极性交流、极性突变、极性变换;
[0036] 将个体映射到三值FPRM电路功耗优化,表示为极性;将个体的适应度映射到三值 FPRM电路功耗优化,表示为相应极性的功耗;将适应度最大的个体映射到三值FPRM电路功 耗优化,表示为最佳极性;将最大适应度映射到三值FPRM电路功耗优化,表示为最小功耗; 将交叉操作映射到三值FPRM电路功耗优化,表示为极性交流;将变异操作映射到三值FPRM 电路功耗优化,表示为极性突变;将退火选择操作映射到三值FPRM电路功耗优化,表示为 极性变换;
[0037] ④设置模拟退火遗传算法相关参数:
[0038] 模拟退火遗传算法需设置4个参数:个体规模w、个体迭代次数z、基因突变概率 q、起始温度T。;令个体规模w= 50
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