Modern electronic design automation (EDA) tools can handle the complexity of state-of-the-art electronic systems by decomposing them into smaller blocks or cells, introducing different levels of abstraction and staged design flows. However, throughout each independent-optimised design step, overhead and inefficiency can accumulate in the resulting overall design. Performing design-specific optimisation from a more global viewpoint requires more time due to the larger search space, but has the potential to provide solutions with improved performance. In this work, a fully-automated, multi-objective (MO) EDA flow is introduced to address this issue. It specifically tunes drive strength mapping, preceding physical implementation, through multi-objective population-based search algorithms. Designs are evaluated with respect to their power, performance and area (PPA). The proposed approach is aimed at digital circuit optimisation at the block-level, where it is capable of expanding the design space and offers a set of trade-off solutions for different case-specific utilisation. We have applied the proposed MOEDA framework to ISCAS-85 and EPFL benchmark circuits using a commercial 65nm standard cell library. The experimental results demonstrate how the MOEDA flow enhances the solutions initially generated by the standard digital flow, and how simultaneously a significant improvement in PPA metrics is achieved.


翻译:现代电子设计自动化(EDA)工具可以处理最先进的电子系统的复杂性,将其分解成较小的区块或单元,引入不同程度的抽象和分阶段设计流程;然而,在每一个独立优化的设计步骤中,间接费用和低效率可累积到由此而来的总体设计中;从更全球的角度进行具体设计优化需要更多的时间,因为搜索空间较大,但有可能提供改进性能的解决方案;在这项工作中,引入了完全自动化、多目标(MO)的EDA流来解决这一问题;在实际实施之前,通过多目标的基于人口的搜索算法,具体调整驱动力制图;对设计进行有关其能力、性能和领域的评估;拟议方法旨在从更全球性的角度进行数字电路优化,因为其能够扩大设计空间,并为不同具体案例的利用提供一套贸易解决办法。我们应用了拟议的MOEDA框架,在实际实施之前,先通过多目标的基于人口的搜索算法,在设计过程中,对各种设计进行了多目标的驱动力制图;在设计上,其能力、性能和领域进行了评估;在区块一级进行数字电路路路改进时,通过一个商业65m标准的实验图书馆展示如何加强已实现的磁测图。

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