Högnivåsyntes handlar om översättning av algoritmiska beskrivningar till en RTL-implementation. Det är i hög grad multiobjektivt till sin natur och kräver kompromisser mellan ömsesidigt motstridiga mål som område, makt och försening. Utforskning av rymden är således en integrerad del av högnivåsyntesen för tidig bedömning av effekterna av dessa kompromisser. Vi föreslår en metod för multi-objektiv optimering av Area, Power och Delay under högnivåsyntes av datavägar från dataflödesgrafer (DFG). Tekniken utför schemaläggning och fördelning av funktionella enheter och register samtidigt. En ny metrisk baserad teknik införlivas i algoritmen för att uppskatta sannolikheten för ett schema för att ge lågeffektlösningar. En sann multiobjektiv evolutionär teknik, "Nondominerad sortering Genetisk Algoritm II" (NSGA II) används i detta arbete. Resultat från standardriktmärken för DFG tyder på att den NSGA II-baserade metoden är mycket snabbare än en vägd total metod för god redovisningssed. Det ger också överlägsna lösningar när det gäller mångfald och närhet till den sanna Pareto fronten. Dessutom rapporteras ett ramverk för tillämpning av en annan evolutionär teknik: Viktad Summa Partikelsvamoptimering (WSPSO). Jämfört med WSGA visar WSPSO en avsevärd förbättring av genomförandetiden med jämförbar lösningskvalitet.
Författare i REF beskriver ett tillvägagångssätt för att lösa DSE-problemet som är baserat på GA och viktad summa partikelsvärmoptimering (WSPSO).
A novel framework for applying multiobjective GA and PSO based approaches for simultaneous area, delay, and power optimization in high level synthesis of datapaths
{'venue': 'VLSI Design', 'journal': 'VLSI Design', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}