dc.contributor.advisor | Tosun, Suleyman | |
dc.contributor.author | Smri, Rawan | |
dc.date.accessioned | 2020-09-17T10:03:29Z | |
dc.date.issued | 2020-01-31 | |
dc.date.submitted | 2020-01-28 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11655/22683 | |
dc.description.abstract | Ever-increasing performance demand for the computer applications has resulted in shrinking
the technology sizes of the CMOS circuits over the past 50 years, which made it possible to
increase the number of transistors on a single chip. On the other hand, the increase in circuit
densities makes the design process more challenging. For example, circuits become more
vulnerable to radiation effects due to lower supply and threshold voltage levels; thus, the
number of transient faults in circuits increases. While a reduced technology size makes cir-
cuits more susceptible to transient faults, some energy reduction techniques also negatively
affect their reliability. Traditional high level synthesis (HLS) methods usually consider only
area and latency along with either energy or reliability. To the best of our knowledge, there
is no prior work that takes area and latency as constraints and energy and reliability as op-
timization parameters. Especially, the effect of DVS on reliability is completely ignored by
the previous studies. In this work, we aim to develop new HLS methods for application spe-
cific integrated circuit (ASIC) design under area and timing constraints with the objectives of
low energy consumption and high reliability. For the mapping and scheduling steps of HLS,
we propose genetic algorithm (GA)-based optimization method, and also use a selective du-
plication method. And for comparison purposes we introduced integer linear programming
i
(ILP) method. While the ILP-based method determines the optimum results, the CPU time
exponentially increases with the number of the application nodes. Therefore, we propose a
GA-based metaheuristic that is faster and determines optimum or near-optimum results in
shorter times than ILP. In addition, we characterize a resource library consisting of three
adders and two multipliers with varying area, delay, energy, and reliability parameters under
two voltage levels. | tr_TR |
dc.language.iso | en | tr_TR |
dc.publisher | Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | tr_TR |
dc.subject | High-Level Synthesis (HLS) | tr_TR |
dc.subject | Dynamic Voltage Scaling (DVS) | |
dc.subject | Reliability | |
dc.subject | Soft errors | |
dc.subject | Energy. | |
dc.title | Relıabılıty and Energy Optımızatıon in Hıgh Level Synthesıs of Integrated Cırcuıts | tr_TR |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | tr_TR |
dc.description.ozet | Bilgisayar uygulamalarına yönelik artan performans talebi, CMOS devrelerinin teknoloji boyutlarının son 50 yılda azalmasıyla sonuçlandı ve bu da tek bir yonga üzerindeki transistörlerin sayısını artırmayı mümkün kıldı. Diğer yandan, devre yoğunluklarındaki artış tasarım sürecini daha da zorlaştırmaktadır. Örneğin, devreler, daha düşük besleme ve eşik voltaj seviyeleri nedeniyle radyasyon etkilerine karşı daha savunmasız hale gelir; böylece devrelerdeki geçici hataların sayısı artar. Düşük teknoloji boyutu devreleri geçici hatalara karşı daha hassas hale getirirken, bazı enerji azaltma teknikleri de güvenilirliklerini olumsuz yönde etkiler. Geleneksel yüksek seviyeli sentez (HLS) yöntemleri genellikle enerji veya güvenilirlikle birlikte yalnızca alan ve gecikmeyi dikkate alır. Bildiğimiz kadarıyla, alan ve gecikmeyi kısıtlama, enerji ve güvenilirlik optimizasyon parametreleri olarak alan önceki bir çalışma yoktur. Özellikle, DVS'nin güvenilirlik üzerindeki etkisi önceki çalışmalar tarafından tamamen göz ardı edilmektedir. Bu çalışmada, düşük enerji tüketimi ve yüksek güvenilirlik hedefleriyle alan ve zamanlama kısıtlamaları altında uygulamaya özgü entegre devre (ASIC) tasarımı için yeni HLS yöntemleri geliştirmeyi hedefliyoruz. HLS'nin haritalama ve çizelgeleme adımları için genetik algoritma (GA) tabanlı optimizasyon yöntemi öneriyoruz ve ayrıca seçici bir çoğaltma yöntemi kullanıyoruz. Karşılaştırma amacıyla tamsayı doğrusal programlama (ILP) yöntemini tanıttık. ILP tabanlı yöntem optimum sonuçları belirlerken, CPU zamanı uygulama düğümlerinin sayısı ile katlanarak artar. Bu nedenle, ILP'den daha kısa sürede daha hızlı ve optimum veya optimumya yakın sonuçları belirleyen GA tabanlı bir meta-sezgisel öneriyoruz. Ayrıca, üç kaynaktan oluşan bir kaynak kütüphanesini karakterize ediyoruz. iki gerilim seviyesi altında değişen alan, gecikme, enerji ve güvenilirlik parametrelerine sahip toplayıcılar ve iki çarpan. | tr_TR |
dc.contributor.department | Bilgisayar Mühendisliği | tr_TR |
dc.embargo.terms | Acik erisim | tr_TR |
dc.embargo.lift | 2020-09-17T10:03:29Z | |
dc.funding | TÜBİTAK | tr_TR |