Abstrakt. Automatiska formella verifieringsmetoder kräver i allmänhet exponentiella resurser när det gäller antalet primära ingångar i en nätlista. I detta dokument presenterar vi flera helt automatiserade tekniker för att möjliggöra maximala inmatningsminskningar av sekventiella nätlistor. För det första presenterar vi ett nytt min-cut-baserat förfiningssystem för lokalisering för att ge en säkert överskattad nätlista med minimal indataräkning. För det andra presenterar vi en ny form av reparameterisering: som en spår-ekvivalens bevara strukturell abstraktion, vilket bevisligen gör en nätlista med indata räknas som högst en konstant faktor för registerräkning. I motsats till tidigare forskning inom reparameterisering för att kompensera input tillväxt under symbolisk simulering, är vi de första att utforska denna teknik som en strukturell omvandling för sekventiella nätlistor, vilket möjliggör dess fördelar för allmänna verifieringsflöden. I synnerhet beskriver vi synergin mellan dessa input-minskande abstraktioner, och med andra omvandlingar såsom retimering som -som med traditionella lokaliseringsstrategier - riskerar att avsevärt öka inputen som en biprodukt av sina registerminskningar. Experiment bekräftar att den kompletterande minskningsstrategi som möjliggörs av våra tekniker är nödvändig för att iterativt minska stora problem samtidigt som både bevis-fatal storleksmått -registerräkning och indata räknas inom rimliga gränser, vilket i slutändan möjliggör en effektiv automatiserad lösning.
Lokalisering förfining används också synergistiskt med input reparameterization, för att uppnå maximal input minskning i sekventiella nätlistor, med hjälp av min-cut analys på ett strukturellt sätt REF.
Maximal Input Reduction of Sequential Netlists via Synergistic Reparameterization and Localization Strategies
{'venue': 'CHARME', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}