利用遗传算法实现CMOS组合电路静态功耗优化

北京大学学报（自然科学版）

利用遗传算法实现CMOS组合电路静态功耗优化

赵晓莺¹,易江芳,佟冬,程旭

北京大学微处理器研究开发中心,北京,100871; ¹通讯作者,E-mail:zhaoxiaoying@mprc.pku.edu.cn

收稿日期:2006-09-01 出版日期:2007-05-20 发布日期:2007-05-20

CMOS Combinational Circuit Leakage Power Reduction Using Genetic Algorit

ZHAO Xiaoying¹YI Jiangfang, TONG Dong, CHENG Xu

Micro Processor Research & Development Center, Peking University, Beijing, 100871; ¹Corresponding Author,E-mail:zhaoxiaoying@mprc.pku.edu.cn

Received:2006-09-01 Online:2007-05-20 Published:2007-05-20

摘要/Abstract

摘要： 面向基于标准单元的CMOS组合电路,利用输入向量控制技术,采用遗传算法作为求解手段,建立了CMOS组合电路静态功耗优化环境。在遗传算法中利用电路状态差异度作为适应度函数,求解使电路静态功耗最小的输入向量。实验结果表明,使用该方法能明显优化静态功耗,运行时间合理,不需要进行HSpice模拟,摆脱了对目标工艺的依赖。

关键词: CMOS组合电路, 静态功耗优化, 输入向量控制, 遗传算法, 电路状态差异度

Abstract: A leakage power reduction platform for CMOS combinational circuits by means of input vector control is presented. Genetic algorithm is used for searching minimum leakage vector and circuit status difference is used as fitness function. Experimental results show that this circuit status difference based genetic algorithm can achieve satisfied leakage power reduction, and runtime is reasonable. This method has no requirement for HSpice simulation and independent from target technology library.

Key words: CMOS combinational circuit, leakage power reduction, input vector control, genetic algorithm, circuit status difference

中图分类号:

TP302

赵晓莺,易江芳,佟冬,程旭. 利用遗传算法实现CMOS组合电路静态功耗优化[J]. 北京大学学报（自然科学版）.

ZHAO Xiaoying,YI Jiangfang,TONG Dong,CHENG Xu. CMOS Combinational Circuit Leakage Power Reduction Using Genetic Algorit[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis.

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[1]	刘众, 王新安, 李秋平, 赵天夏. 基于ECG信号和体动信号的睡眠分期方法研究[J]. 北京大学学报自然科学版, 2021, 57(5): 833-840.
[2]	左正康, 张飞舟, 张玲, 孙逸渊, 张瑞华, 于田, 陆建忠. 基于时空分布式的CMIP5气候多模式集合优化[J]. 北京大学学报自然科学版, 2020, 56(5): 805-814.
[3]	苏悦, 杨振涛, 杨博, 赵亮. 基于矢量波数变换法的主动源瑞雷波多模式提取方法在近地表地层结构探测中的应用研究[J]. 北京大学学报自然科学版, 2020, 56(3): 427-435.
[4]	孔繁达,何涛. 深拖曳多道地震系统阵列几何形态的高精度反演[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2012, 48(1): 71-78.
[5]	周彬学,戴特奇,梁进社,张华. 基于遗传算法的非线性Lowry模型模拟研究[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2011, 47(6): 1097-1104.
[6]	张飞舟陈嘉,杨伯钢. 面向公交车辆优化调度的运行服务质量评测分析[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2008, 44(5): 822-826.
[7]	吴涛,杜刚,刘晓彦,韩汝琦. 基于遗传算法的半导体器件模型参数提取[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2007, 43(5): 687-693.
[8]	易江芳,佟冬,程旭. GATEST: 使用遗传算法自动生成模拟矢量的验证平台[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2006, 42(5): 668-673.
[9]	李雷,朱柏承,周乐柱,龚中麟. 基于遗传算法的波束追踪和成型[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2006, 42(1): 110-115.
[10]	迟彬,叶庆凯,行飞. 用改进的遗传算法求解流水车间作业排序问题[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2003, 39(3): 294-300.
[11]	庄家礼,陈良富,徐希孺. 地表组分温度反演[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2000, 36(6): 850-857.