Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.advisorTosun, Suleyman
dc.contributor.authorSmri, Rawan
dc.date.accessioned2020-09-17T10:03:29Z
dc.date.issued2020-01-31
dc.date.submitted2020-01-28
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11655/22683
dc.description.abstractEver-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.isoentr_TR
dc.publisherFen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesstr_TR
dc.subjectHigh-Level Synthesis (HLS)tr_TR
dc.subjectDynamic Voltage Scaling (DVS)
dc.subjectReliability
dc.subjectSoft errors
dc.subjectEnergy.
dc.titleRelıabılıty and Energy Optımızatıon in Hıgh Level Synthesıs of Integrated Cırcuıtstr_TR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesistr_TR
dc.description.ozetBilgisayar 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.departmentBilgisayar Mühendisliğitr_TR
dc.embargo.termsAcik erisimtr_TR
dc.embargo.lift2020-09-17T10:03:29Z
dc.fundingTÜBİTAKtr_TR


Bu öğenin dosyaları:

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster