Têmpera simulada aplicada no mapeamento tecnológico de FPGAs baseadas em LUTs - Nachtigall, Matheus Garcia (2015)
Existem várias técnicas para a otimização de atributos de circuitos integrados. O foco atual dessas técnicas é a minimização da área do circuito em questão. Porém, as técnicas existentes possuem diversas etapas que precisam ser melhoradas, entre elas a etapa de Mapeamento Tecnológico (MT). O Mapeamento Tecnológico é uma etapa crucial no processo de síntese lógica, pois ele define qual conjunto de elementos lógicos serão utilizados para implementar o circuito na tecnologia alvo. Na literatura existem várias abordagens diferentes para otimização da etapa de mapeamento e atualmente as metodologias iterativas estão se popularizado. Esta dissertação propõe uma nova abordagem para o Mapeamento Tecnológico de Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), baseada em técnicas de otimização de Inteligência Artificial (IA), mais especificamente a técnica de Têmpera Simulada. A utilização de uma técnica de IA no Mapeamento Tecnológico é uma abordagem promissora pois se diferencia fortemente das técnicas já existentes, devido aos fatores de aleatoriedade em técnicas de otimização baseados em IA. A abordagem elaborada age em uma etapa do mapeamento chamada de cobertura, criando uma solução para o circuito baseada no número de cortes-K necessários para uma cobertura total do mesmo. Cada corte-K pode ser diretamente relacionado a uma Look-Up Table(LUT) da tecnologia FPGA, permitindo assim a geração de um circuito com a lógica equivalente a requisitada. Essa abordagem foi implementada na ferramenta FlexMap, a qual é um framework para o desenvolvimento de métodos para o MT. Foram realizados testes em 85 benchmarks dos pacotes ISCAS85 e MCNC91, amplamente conhecidos na área e frequentemente utilizados para testes de desempenho de novas abordagens. Os testes realizados apresentaram resultados promissores, mostrando que a abordagem desenvolvida consegue encontrar soluções comparáveis em vários casos a ferramenta ABC, considerada estado-da-arte no processo de MT. Os resultados obtidos pela abordagem proposta obtiveram melhoras em aproximadamente 19% dos casos avaliados com K=4 e 26% dos casos com K=5 sobre os resultados do ABC.