Approximate logic synthesis combining AIG and mapped flows - Pinho, Gabriel Ammes (2025)
Com o crescimento da complexidade de sistemas digitais, o avanço tecnológico guiado pela Lei de Moore está alcançando limites físicos e econômicos. Ao mesmo tempo, um grande número de aplicações utilizadas atualmente apresenta resiliência a erros, sendo capaz de produzir resultados aceitáveis na presença de erros durante a execução. Nesse contexto, a computação aproximada aparece como um paradigma computacional para otimizar o desempenho ou a eficiência energética de um sistema. Esta tese foca na aplica- ção de computação aproximada no nível de circuito, em que a aproximação pode otimizar métricas como consumo de energia, área ou atraso, enquanto modifica o comportamento lógico original do circuito. O trabalho aborda a síntese lógica aproximada (ALS) aplicada a redes booleanas multinível, focando na redução da área dos circuitos-alvo, respeitando um limite de frequência de erros. As contribuições propostas abrangem múltiplos níveis de abstração dentro do fluxo de síntese lógica. Primeiramente, a tese adapta uma estratégia existente de ALS para operar sobre And-Inverter Graphs (AIGs), permitindo uma aproximação estrutural que aproveita a infraestrutura já presente nas ferramentas de síntese. Em seguida, a mesma estratégia de ALS é estendida para circuitos mapeados, uma área de aproximação ainda pouco explorada, respeitando as restrições da biblioteca de células e atingindo novas oportunidades de otimização. Uma contribuição central deste trabalho é a proposta de um fluxo de aproximação conjunto, que combina as estratégias de aproximação nos níveis AIG e mapeado. Contribuições adicionais incluem um estudo de caso relacionado à aplicação de ALS em projetos tolerantes a falhas e um estudo inicial sobre o potencial das técnicas de ALS em problemas tradicionais de síntese lógica. Os resultados demonstram a eficácia dos métodos propostos, com reduções significativas de área, mantendo a taxa de erro dentro dos limites especificados e respeitando os requisitos de atraso. Estratégias de aceleração e ajuste de parâmetros são avaliadas para garantir a escalabilidade dos métodos, e o fluxo unificado se mostra superior às abordagens isoladas. Os resultados experimentais evidenciam a eficácia dos métodos propostos, alcançando reduções significativas de área sem violar os limites de erro e de atraso. O fluxo de aproximação conjunto mostrou-se superior à aplicação isolada de cada fluxo. Comparado com um trabalho relacionado, o fluxo conjunto reduziu a área em 6,5%, enquanto o fluxo em nível mapeado reduziu a área em 3% e diminuiu pela metade o tempode execução. No contexto de tolerância a falhas, os métodos propostos possibilitaram a geração de Redundância Modular Tripla Aproximada (ATMR), apresentando ganhos de área inéditos na literatura e, ao mesmo tempo, ampliando a cobertura de falhas. Além disso, o uso de ALS permitiu uma redução média de 56% na área de funções incompletamente especificadas. Esses resultados reforçam o potencial de ALS em múltiplos níveis de abstração e o potencial da sua aplicação em outras áreas.