Reactive synthesis is the task of automatically deriving an implementation from a specification. It is a promising technique for the development of verified programs and hardware. Despite recent advances, reactive synthesis is still not practical when the specified systems reach a certain bound in size and complexity. In this paper, we present a modular synthesis algorithm that decomposes the specification into smaller subspecifications. For them, independent synthesis tasks are performed, and the composition of the resulting implementations is guaranteed to satisfy the full specification. Our algorithm is a preprocessing technique that can be applied to a wide range of synthesis tools. We evaluate our approach with state-of-the-art synthesis tools on established benchmarks and obtain encouraging results: The overall runtime decreases significantly when synthesizing implementations modularly.


翻译:主动合成是自动从规格中产生执行的任务,是开发经核实的程序和硬件的有希望的技术。尽管最近有所进步,但当特定系统达到一定的大小和复杂程度时,反应合成仍然不切实际。在本文件中,我们提出了一个模块合成算法,将规格分解成较小的子规格。对于它们来说,要执行独立合成任务,因此,执行的构成保证满足全部规格。我们的算法是一种预处理技术,可以应用于广泛的综合工具。我们用最先进的综合工具评估我们的方法,在既定基准方面,并取得令人鼓舞的结果:在模块化实施时,总体运行时间会大大缩短。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
193+阅读 · 2019年10月10日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10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
CCF推荐 | 国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年5月23日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13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
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
5+阅读 · 2020年6月16日
Arxiv
5+阅读 · 2018年10月4日
Arxiv
3+阅读 · 2018年3月14日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
193+阅读 · 2019年10月10日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10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
相关资讯
CCF推荐 | 国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年5月23日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13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
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员