State-of-the-art digital circuit design tools almost exclusively rely on pure and inertial delay for timing simulations. While these provide reasonable estimations at very low execution time in the average case, their ability to cover complex signal traces is limited. Research has provided the dynamic Involution Delay Model (IDM) as a promising alternative, which was shown (i) to depict reality more closely and recently (ii) to be compatible with modern simulation suites. In this paper we complement these encouraging results by experimentally exploring the behavioral coverage for more advanced circuits. In detail we apply the IDM to three simple circuits (a combinatorial loop, an SR latch and an adder), interpret the delivered results and evaluate the overhead in realistic settings. Comparisons to digital (inertial delay) and analog (SPICE) simulations reveal, that the IDM delivers very fine-grained results, which match analog simulations very closely. Moreover, severe shortcomings of inertial delay become apparent in our simulations, as it fails to depict a range of malicious behaviors. Overall the Involution Delay Model hence represents a viable upgrade to the available delay models in modern digital timing simulation tools.


翻译:最新数字电路设计工具几乎完全依赖纯度和惯性延迟来进行计时模拟。这些工具在平均执行时间极低的情况下提供了合理的估计,但是它们覆盖复杂的信号痕迹的能力有限。研究提供了动态进化延迟模型(IDM),作为一种有希望的替代方法,显示(一) 更密切地描述现实,最近(二) 与现代模拟套件兼容。在本文中,我们通过实验探索较先进的电路的行为覆盖,来补充这些令人鼓舞的结果。我们详细应用IDM对三种简单的电路(组合环、SR锁和添加器)进行解释,在现实环境中解释交付的结果并评估间接结果。与数字(无序延迟)和模拟(SPICE)模拟相比,显示IDM产生非常精细的、与模拟非常接近的模拟结果。此外,惯性延迟的严重缺陷在我们的模拟中变得十分明显,因为它无法描述一系列恶意行为。总体而言,演进延迟模型代表了现代数字时间模拟工具现有模型的升级。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年3月13日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
[DLdigest-8] 每日一道算法
深度学习每日摘要
4+阅读 · 2017年11月2日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
VIP会员
相关资讯
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年3月13日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
[DLdigest-8] 每日一道算法
深度学习每日摘要
4+阅读 · 2017年11月2日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员