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基于演化計(jì)算的納米電子系統(tǒng)可靠性設(shè)計(jì)方法研究

發(fā)布時(shí)間:2017-12-17 01:16

  本文關(guān)鍵詞:基于演化計(jì)算的納米電子系統(tǒng)可靠性設(shè)計(jì)方法研究


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【摘要】:基于光刻的傳統(tǒng)CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor)技術(shù)在過去的四十年里滿足了市場對產(chǎn)品高性能和多功能的需求。然而隨著集成器件尺度的不斷縮小,該技術(shù)目前達(dá)到一個(gè)發(fā)展瓶頸。新興的納米電子技術(shù)被認(rèn)為有可能接替CMOS技術(shù)并讓摩爾定律繼續(xù)有效一段時(shí)間。已經(jīng)有一些新穎的納米電子器件被制造出來并得到廣泛研究。由于納米器件極小的尺寸和在新型的納米制造工藝(比如自組裝納米制造)中的弱控制,使得納米電路存在著嚴(yán)重的參數(shù)差異。在存在嚴(yán)重參數(shù)差異的情況下,如何保證最終獲得的納米電子系統(tǒng)仍然滿足用戶要求的性能?本文研究基于納米交叉開關(guān)矩陣(Crossbar)結(jié)構(gòu)的容差異邏輯映射(Variation Tolerant Logic Mapping, VTLM),是解決該問題的重要途徑。此外,納米電子系統(tǒng)在工作過程中還容易受到溫度、電磁、老化等外在因素的影響,使得其器件參數(shù)發(fā)生動(dòng)態(tài)變化。如何使系統(tǒng)在參數(shù)變化的情況下仍然能夠工作在讓人比較滿意的狀態(tài)?本文研究電子系統(tǒng)的魯棒設(shè)計(jì)(Robust Design, RD),是解決該問題的重要途徑。容差異邏輯映射和魯棒設(shè)計(jì)都屬于系統(tǒng)可靠性設(shè)計(jì),不同之處在于:容差異邏輯映射是在器件參數(shù)差異已知的情況下,基于Crossbar的可重配置特性,通過設(shè)計(jì)邏輯映射方案來實(shí)現(xiàn)符合性能要求的系統(tǒng)。魯棒設(shè)計(jì)則是在設(shè)計(jì)之初就考慮未來器件參數(shù)可能的變化,使得系統(tǒng)在使用過程中,即使器件參數(shù)發(fā)生變化,性能也不會(huì)大幅降低。本文對這兩種可靠性設(shè)計(jì)問題進(jìn)行了系統(tǒng)深入的研究,并提出了相應(yīng)的處理方法,主要工作和研究成果歸納如下:1.系統(tǒng)地研究了納米Crossbar結(jié)構(gòu)及其邏輯映射問題。分析了兩種納米Crossbar結(jié)構(gòu)的延時(shí)模型:基于二極管Crossbar延時(shí)模型和基于場效應(yīng)管Crossbar延時(shí)模型。介紹了兩種納米Crossbar邏輯映射模型:矩陣映射模型和二部圖映射模型。2.提出了一種求解納米Crossbar容差異邏輯映射問題的多目標(biāo)Memetic算法。分析了容差異邏輯映射問題的多目標(biāo)問題模型,并討論了兩類Crossbar結(jié)構(gòu)的延時(shí)計(jì)算;诮(jīng)驗(yàn)知識設(shè)計(jì)了一種貪婪重分配局部搜索算子,引入到NSGA-Ⅱ算法中,得到一種容差異邏輯映射多目標(biāo)Memetic算法。在大量不同規(guī)模測試問題上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提出的多目標(biāo)Memetic算法在處理納米Crossbar容差異邏輯映射問題上優(yōu)越性。3.提出將納米Crossbar容差異邏輯映射建模為雙層多目標(biāo)優(yōu)化問題,并提出了一種求解該雙層優(yōu)化問題的混合優(yōu)化算法。將納米Crossbar容差異邏輯映射建模為雙層多目標(biāo)優(yōu)化問題,將復(fù)雜問題分解為若干相對簡單的問題,同時(shí)方便不同特性算法的靈活實(shí)施。需要頻繁處理的下層優(yōu)化問題被建模為“最小化最大權(quán)值和最小化最大權(quán)值差二部圖匹配”(Min-max-weight and Min-weight-gap Bipartite Matching, MMBM)問題,并設(shè)計(jì)了一個(gè)多項(xiàng)式時(shí)間復(fù)雜度算法,基于匈牙利算法的線性規(guī)劃算法(Hungarian-based Linear Programming, HLP),來處理此問題。采用NSGA-Ⅱ算法實(shí)施上層優(yōu)化,以實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)全局優(yōu)化。此外,貪婪重分配局部搜索算子也被引入到NSGA-Ⅱ算法中,以進(jìn)一步提高算法效率。在大量不同規(guī)模測試問題上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提方法的有效性和先進(jìn)性。4.提出了一種基于混合評估的差分進(jìn)化算法解決魯棒電路設(shè)計(jì)問題;旌显u估方法由兩種“最壞情況分析方法”組成,端點(diǎn)分析法計(jì)算代價(jià)小但精度差,蒙特卡羅分析法計(jì)算代價(jià)大但精度高。差分進(jìn)化算法的前一階段采用端點(diǎn)分析方法來引導(dǎo)進(jìn)化搜索,以減少適應(yīng)度評估的計(jì)算代價(jià);后一階段,采用蒙特卡羅法來評估個(gè)體,以保證最后得到高精度的解。通過這兩種分析方法的有效結(jié)合,使算法能較好地實(shí)現(xiàn)求解效率和求解質(zhì)量的折中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提方法的有效性。
【學(xué)位授予單位】:中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TN402

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2 張s,

本文編號:1298191


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