KFUPM ePrints

FSM state-assignment for area, power and testability using non-deterministic evolutionary heuristics

Khan, Faisal Nawaz (2005) FSM state-assignment for area, power and testability using non-deterministic evolutionary heuristics. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]PDF
2417Kb

Arabic Abstract

إن ازدياد تعقيد الدوائر المتكاملة ذات الكثافة العالية والإطراد في عدد التطبيقات الجديدة لها جلبت تحديات كثيرة لصناعة البرمجيات المستخدمة في تصميمها. فمثلاً، حاجة الأجهزة المحمولة إلى انخفاض استهلاك الطاقة أضاف أطوار جديدة إلى عملية التصميم إضافة إلى الأطوار السابقة التي تركز على تقليل مساحة الشرائح وتحسين أدائها. كما أدت زيادة التعقيد في الرقاقة إلى صعوبة إجراء الاختبارات للتأكد من عملها في وقت زاد فيه التركيز على أساليب التصميم ذات الكفاءة العالية التي تسهل عملية الاختبار. كما أن الفترة الزمنية لخروج المنتج إلى السوق أصبح مطلوباً أن تكون قصيرة جداً وكل ذلك أدى إلى ازدياد الحاجة لوجود أدوات وبرامج تسهل وتسرع هذه العملية. إن أحد أهم التحديات في عملية بناء الدوائر المتكاملة ذات الكثافة العالية هي تصميم دائرة التحكم التي عادة ما تتم باستخدام الآلة منتهية المراحل. إن التعقيد في استخدام الآلة منتهية المراحل يكمن في عملية تعيين المراحل والتي تعتبر مستحيلة الحل في وقت معقول خصوصاً عند أخذ المساحة وسهولة الاختبار بعين الاعتبار. ولقد حققت الخوارزميات التكرارية الغير تقديرية مثل الخوارزميات الجينية وبحث تابو نتائج جيدة في حل المشاكل المتعددة الأهداف في مجالات أخرى في أتممة التصاميم. في هذه الرسالة تتم دراسة مشكلة تعيين المراحل لآلة منتهية المراحل للمساحة، استهلاك الطاقة وقابلية الاختبار كل على حدة بالإضافة إلى حالة تعدد الأهداف. كما وأن الرسالة تناقش استخدام الخوارزميات التكرارية الغير تقديرية وهي الخوارزميات الجينية وبحث تابو لتنمية أتممة تصاميم ذات كفائة عالية لاستخدامها في استكشاف الفضاء للبحث عن الحلول بالإضافة إلى تقديم سبل جديدة لتقدير المساحة ، استهلاك الطاقة وقابلية الاختبار لعملية تعيين المراحل. وأخيراً تعرض الرسالة مقارنة بين الأساليب المطروحة والمقترحات السابقة بما يثبت فاعلية الأسلوب المطروح.

English Abstract

The rapid increase in complexity of VLSI circuits along with their proliferation in new domains has posed new challenges to the VLSI CAD industry. Mobile devices have added low power computation paradigm in VLSI design process along with conventional area (size) and performance (timing) goals. Similarly, increasing chip complexities (size) have further amplified the difficulty in VLSI testing with the focus now shifting towards efficient design techniques to ease in the device testability. With shrinking time to market windows, the need for efficient tools that can automate such multiobjective design processes at abstract levels has significantly increased. A central problem in the synthesis of VLSI digital systems is controller synthesis which has traditionally been accomplished using Finite State Machines (FSMs). The complexity of FSM implementation depends on its state assignment. State assignment of FSMs for efficient area implementation alone is an NP-hard problem. The problem gets further involved if additional objectives such as low-power and ease of testability are considered. Non-deterministic evolutionary heuristics such as Genetic-Algorithms (GA) and Tabu-Search (TS) have shown to yield good results in solving such multiobjective hard combinatorial optimization problems in other areas of design automation. In this thesis, the FSM state assignment problem (SAP) for area, power and testability as single as well as multiobjective optimization (MOP) is investigated. The work employs non-deterministic heuristics, GA and TS, in developing efficient design automation for search space exploration. New methods for estimating area, power and testability of a state assignment are presented. Experimental results compared with previous measures demonstrate the effectiveness of the proposed techniques.



Item Type:Thesis (Masters)
Date:May 2005
Date Type:Completion
Subjects:Computer
Divisions:College Of Computer Sciences and Engineering > Computer Engineering Dept
Creators:Khan, Faisal Nawaz
Committee Advisor:El-Maleh, Aiman H.
Committee Members:Sait, Sadiq M. and Naseer, A. R.
ID Code:10528
Deposited By:KFUPM ePrints Admin
Deposited On:22 Jun 2008 17:07
Last Modified:30 Apr 2011 15:36

Repository Staff Only: item control page