|
|
Automated Design Methodology for Approximate Low Power Circuits
Mrázek, Vojtěch ; Bosio, Alberto (referee) ; Fišer, Petr (referee) ; Sekanina, Lukáš (advisor)
Rozšiřování moderních vestavěných a mobilních systémů napájených bateriemi zvyšuje požadavky na návrh těchto systémů s ohledem na příkon. Přestože moderní návrhové techniky optimalizují příkon, elektrická spotřeba těchto obvodů stále roste díky jejich složitosti. Nicméně existuje celá řada aplikací, kde nepotřebujeme získat úplně přesný výstup. Díky tomu se objevuje technika zvaná aproximativní (přibližné) počítání, která umožňuje za cenu zanesení malé chyby do výpočtu významně redukovat příkon obvodů. V práci se zaměřujeme na použití evolučních algoritmů v této oblasti. Ačkoliv již tyto algoritmy byly úspěšně použity v syntéze přesných i aproximativních obvodů, objevují se problémy škálovatelnosti - schopnosti aproximovat složité obvody. Cílem této disertační práce je ukázat, že aproximační logická syntéza založená na genetickém programování umožňuje dosáhnout vynikajícího kompromisu mezi spotřebou a chybou. Byla provedena analýza čtyř různých aplikacích na třech úrovních popisu. Pomocí kartézského genetického programování s modifikovanou reprezentací jsme snížili spotřebu malých obvodů popsaných na úrovni tranzistorů použitelných například v technologické knihovně. Dále jsme zavedli novou metodu pro aproximaci aritmetických obvodů, jako jsou sčítačky a násobičky, popsaných na úrovni hradel. S využitím metod formální verifikace navíc celý návrhový proces umožňuje garantovat stanovenou chybu aproximace. Tyto obvody byly využity pro významné snížení příkonu v neuronových sítích pro rozpoznávání obrázků a v diskrétní kosinově transformaci v HEVC kodéru. Pomocí nové chybové metriky nezávislé na rozložení vstupních dat jsme navrhli komplexní aproximativní mediánové filtry vhodné pro zpracování signálů. Disertační práce reprezentuje ucelenou metodiku pro návrh aproximativních obvodů na různých úrovních popisu, která navíc garantuje nepřekročení zadané chyby aproximace.
|
|
|
Multiobjective Cartesian Genetic Programming
Petrlík, Jiří ; Schwarz, Josef (referee) ; Sekanina, Lukáš (advisor)
The aim of this diploma thesis is to survey the area of multiobjective genetic algorithms and cartesian genetic programming. In detail the NSGAII algorithm and integration of multiobjective optimalization into cartesian genetic programming are described. The method of multiobjective CGP was tested on selected problems from the area of digital circuit design.
|
|
|
Polymorphic circuits synthesis and optimization
Crha, Adam ; Plíva, Zdeněk (referee) ; Fišer, Petr (referee) ; Růžička, Richard (advisor)
Tato práce se zabývá metodami logické syntézy a optimalizací pro polymorfní obvody. V práci jsou jak diskutovány existující metody pro konvenční obvody, tak i představeny nové metody, aplikovatelné na polymorfní elektroniku. Hlavním přínosem práce je představení nových metod optimalizace a logické syntézy pro polymorfní obvody. Přesto, že v minulých letech byly představeny metody pro návrh polymorfních obvodů, jsou tyto metody založené na evolučních technikách nebo nejsou dobře škálovatelné. Z toho vyplývá, že stále neexistuje stabilní metodika pro návrh složitějších polymorfních obvodů. Tato práce představuje zejména reprezentaci polymorgních obvodů a metodiku pro jejich návrh založenou na And-Inverter grafech. Na polymorfní obvody reprezentované pomocí AIG je možné aplikovat známé techniky jako například přepisování [rewriting]. Nasazením techniky přepisování na polymorfní AIG získáme obvod, obsahující polymorfní prvky uvnitř obvodu, a je možné dosáhnout značných úspor prostředků, které mohou být sdíleny mezi dvěma funkcemi současně. Ověření návrhové metodiky pro polymorfní obvody bylo provedeno nad sadou veřejně dostupných obvodů, čímž je demonstrována efektivita metodiky.
|
|
|
Polymorphic circuits synthesis and optimization
Crha, Adam ; Plíva, Zdeněk (referee) ; Fišer, Petr (referee) ; Růžička, Richard (advisor)
Tato práce se zabývá metodami logické syntézy a optimalizací pro polymorfní obvody. V práci jsou jak diskutovány existující metody pro konvenční obvody, tak i představeny nové metody, aplikovatelné na polymorfní elektroniku. Hlavním přínosem práce je představení nových metod optimalizace a logické syntézy pro polymorfní obvody. Přesto, že v minulých letech byly představeny metody pro návrh polymorfních obvodů, jsou tyto metody založené na evolučních technikách nebo nejsou dobře škálovatelné. Z toho vyplývá, že stále neexistuje stabilní metodika pro návrh složitějších polymorfních obvodů. Tato práce představuje zejména reprezentaci polymorgních obvodů a metodiku pro jejich návrh založenou na And-Inverter grafech. Na polymorfní obvody reprezentované pomocí AIG je možné aplikovat známé techniky jako například přepisování [rewriting]. Nasazením techniky přepisování na polymorfní AIG získáme obvod, obsahující polymorfní prvky uvnitř obvodu, a je možné dosáhnout značných úspor prostředků, které mohou být sdíleny mezi dvěma funkcemi současně. Ověření návrhové metodiky pro polymorfní obvody bylo provedeno nad sadou veřejně dostupných obvodů, čímž je demonstrována efektivita metodiky.
|
|
|
Automated Design Methodology for Approximate Low Power Circuits
Mrázek, Vojtěch ; Bosio, Alberto (referee) ; Fišer, Petr (referee) ; Sekanina, Lukáš (advisor)
Rozšiřování moderních vestavěných a mobilních systémů napájených bateriemi zvyšuje požadavky na návrh těchto systémů s ohledem na příkon. Přestože moderní návrhové techniky optimalizují příkon, elektrická spotřeba těchto obvodů stále roste díky jejich složitosti. Nicméně existuje celá řada aplikací, kde nepotřebujeme získat úplně přesný výstup. Díky tomu se objevuje technika zvaná aproximativní (přibližné) počítání, která umožňuje za cenu zanesení malé chyby do výpočtu významně redukovat příkon obvodů. V práci se zaměřujeme na použití evolučních algoritmů v této oblasti. Ačkoliv již tyto algoritmy byly úspěšně použity v syntéze přesných i aproximativních obvodů, objevují se problémy škálovatelnosti - schopnosti aproximovat složité obvody. Cílem této disertační práce je ukázat, že aproximační logická syntéza založená na genetickém programování umožňuje dosáhnout vynikajícího kompromisu mezi spotřebou a chybou. Byla provedena analýza čtyř různých aplikacích na třech úrovních popisu. Pomocí kartézského genetického programování s modifikovanou reprezentací jsme snížili spotřebu malých obvodů popsaných na úrovni tranzistorů použitelných například v technologické knihovně. Dále jsme zavedli novou metodu pro aproximaci aritmetických obvodů, jako jsou sčítačky a násobičky, popsaných na úrovni hradel. S využitím metod formální verifikace navíc celý návrhový proces umožňuje garantovat stanovenou chybu aproximace. Tyto obvody byly využity pro významné snížení příkonu v neuronových sítích pro rozpoznávání obrázků a v diskrétní kosinově transformaci v HEVC kodéru. Pomocí nové chybové metriky nezávislé na rozložení vstupních dat jsme navrhli komplexní aproximativní mediánové filtry vhodné pro zpracování signálů. Disertační práce reprezentuje ucelenou metodiku pro návrh aproximativních obvodů na různých úrovních popisu, která navíc garantuje nepřekročení zadané chyby aproximace.
|
|
|
Multiobjective Cartesian Genetic Programming
Petrlík, Jiří ; Schwarz, Josef (referee) ; Sekanina, Lukáš (advisor)
The aim of this diploma thesis is to survey the area of multiobjective genetic algorithms and cartesian genetic programming. In detail the NSGAII algorithm and integration of multiobjective optimalization into cartesian genetic programming are described. The method of multiobjective CGP was tested on selected problems from the area of digital circuit design.
|
guest ::
