JP2776262B2

JP2776262B2 - 論理回路合成方法及び装置

Info

Publication number: JP2776262B2
Application number: JP6215215A
Authority: JP
Inventors: 俊治淺香
Original assignee: Nippon Electric Co Ltd
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 1994-08-18
Filing date: 1994-08-18
Publication date: 1998-07-16
Anticipated expiration: 2013-07-16
Also published as: US5721690A; KR0165992B1; KR960008609A; JPH0863498A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、論理回路合成方法に関
し、特に組合せ回路に対する論理最適化の一手法である
論理平坦化の途中に２段論理最適化を行なうことによ
り、計算機上のメモリ使用量を削減し、処理時間短縮を
図り、大規模回路に対して効率良く最適化することを特
徴とする論理回路合成方法及び論理回路合成装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】一般に、論理回路を合成する際、面積、
遅延等を目的関数として論理回路を最適化する。

【０００３】面積を目的関数として論理回路を最適化す
る場合、論理式等で記述された組合せ回路部分を一旦平
坦化して２段論理回路にした後に、２段論理最適化を行
ない、再び多段回路に変換して、テクノロジマッピング
する方法が多く用いられている。

【０００４】ここで、用語について予め簡単に説明して
おく。まず２段論理最適化について説明すると、例え
ば、次式(1)の論理式が与えられた場合、これを、例え
ば２段論理の一表現であるカルノーマップに表わすと、
a=1又はb=1である場合にｆが１となる論理式である事が
わかり、論理式(2)に変換され、論理の冗長性が除去さ
れる。この論理式(1)から(2)への最適化処理を２段論理
最適化という。なお、ａ￣はａの否定論理を表わす。

【０００５】ｆ＝ａ・ｂ＋ａ￣・ｂ＋ａ・ｂ￣ …(1) ｆ＝ａ＋ｂ …(2)

【０００６】また、多段化（「論理多段化」ともいう）
とは、例えば次式(3)の論理式について、項a・b・c、a
・b・dにはa・bという共通部分があるため、共通部分を
抽出し新たに中間変数e＝a・bを導入し論理式fを式(4)
のように多段化（即ち多段回路に変換）することをい
う。

【０００７】ｆ＝ａ・ｂ・ｃ＋ａ・ｂ・ｄ …(3)

【０００８】ｅ＝ａ・ｂｆ＝ｅ・ｃ＋ｅ・ｄ …(4)

【０００９】テクノロジマッピングとは、論理合成ツー
ルの機能の一つで、ゲート・レベルの論理を特定の半導
体技術に依存した設計データ（ネットリスト；接続情
報）に変換することをいう。テクノロジマッピングによ
り、例えば一つのＲＴＬ（レジスタ・トランスファ・レ
ベル）記述から例えば異なる半導体メーカ等のゲートア
レイ又はセルベースＬＳＩ等の設計データを作成するこ
とができる。

【００１０】ところで、ＶＨＤＬ（ＶHSIC ｈardware
ｄescription ｌanguage）等のハードウェア記述言語で
記述された回路等では、設計者が記述した論理構造をで
きる限り残した方が効率良く最適化できるため、組合せ
回路を全て平坦化せずに、部分的に平坦化して、２段論
理最適化を行ない、これを多段化し、テクノロジマッピ
ングする方法がある。

【００１１】遅延を目的関数として論理回路を最適化す
る場合、一般に論理段数を少なくすると最大遅延値を削
減できることが知られている。

【００１２】すなわち、クリティカルパス上の組合せ回
路を平坦化することによって、論理段数を少なくし、遅
延を削減する。

【００１３】組合せ回路部分を全て平坦化すると、一般
に遅延は短縮されるが、面積が増大する。そこで、面積
増加を抑えながら遅延を最適化するために、部分回路の
平坦化を行なう。そして、平坦化した回路は、必要に応
じて多段化し、テクノロジマッピングする。

【００１４】図面を参照して、従来の平坦化処理につい
て説明する。

【００１５】図５のように、組合せ回路501（論理関数
はｘ）が、組合せ回路502（論理関数はｆ）にファンア
ウトしているものとする。これらの論理関数ｆ，ｘに関
して、一般に、シャノン展開と呼ばれる以下の式(5)が
成り立つことが知られている。

【００１６】ｆ＝ｘｆ_x＋ｘ￣ｆ_x￣ …(5)

【００１７】ここで、ｘ￣はｘの否定論理（反転）、ｆ
_xは論理関数ｆのｘに対するコファクターと呼ばれ、論
理関数ｆの入力変数ｘを１にした時の論理関数を表す。
ｆ_x￣は、同様に、論理関数ｆの入力変数ｘを“０”に
した時の論理関数を表す。上式(5)を利用して平坦化処
理を行なう。

【００１８】平坦化処理は、図６に示すような手順で行
なわれる。図５に示すような接続関係にある２つの論理
関数ｆ，ｘに対して平坦化を行なう場合、まず、ｘの論
理否定ｘ￣をとる（ステップ602）。

【００１９】次に、論理関数ｆのｘに対するコファクタ
ーｆ_xとｘの論理積をとり、ｆ1とする（ステップ60
3）。

【００２０】ついで、ｆのｘ￣（反転）に対するコファ
クターとｘ￣の論理積をとり、ｆ0とする（ステップ60
4）。

【００２１】そして、ｆ1とｆ0の論理和をとると、最終
的にｆに対してｘを平坦化したことになる（ステップ60
5）。

【００２２】組合せ回路502の全てのファンインについ
て平坦化する場合、ステップ601に戻り、ステップ601〜
605の処理を繰り返す。

【００２３】

【発明が解決しようとする課題】前記平坦化処理におい
て、論理否定、論理積をとる処理は、対象となる組合せ
回路の積項数をｎとすると、処理の計算複雑度はｎの２
乗に比例し、このため大規模な回路に対しては、使用す
る計算機上のメモリを大量に必要とし、処理時間も膨大
になる。

【００２４】このように、論理合成技術において、平坦
化処理は極めて重要であり、特に大規模な回路を効率良
く最適化する際、平坦化に必要なメモリの削減、処理時
間の短縮の達成が課題となっている。

【００２５】図７を参照して、面積最適化の一例を用い
て説明する。まず、組合せ回路部分の平坦化を行ない
（ステップ701）、平坦化された２段論理回路を論理圧
縮することにより２段論理最適化し（ステップ702）、
共通部分などを抽出しながら多段化し（ステップ70
3）、ターゲットへのテクノロジマッピングを行なう
（ステップ704）。

【００２６】平坦化に関するこの種の論理回路合成方法
として、例えば特開平4-352283号公報に開示されたもの
がある。同公報には、論理式中に存在する中間変数の全
てを展開するのではなく、中間変数の展開処理に先立っ
て展開後の積項数を調べ、積項数が所定値を越えていな
い場合にのみ中間変数の展開処理を行なうことで、中間
変数の処理展開数を低減し処理時間を短縮する多段組合
せ回路の合成方法が提案されている。なお、前記特開平
4-352283号公報中の展開処理は平坦化処理と同義であ
る。

【００２７】図８を参照して、前記特開平4-352283号公
報に提案された平坦化処理を説明する。なお、図８は、
図７の平坦化処理701の詳細な流れ図に対応するもので
ある。

【００２８】平坦化処理対象を抽出し（ステップ80
1）、中間変数、すなわち平坦化すべき組合せ回路が残
っているか否かを判定し（ステップ802）、平坦化後の
積項数を予測し（ステップ803）、予測した積項数が予
め定めた閾値（「許容最大値」ともいう）を越えている
場合は平坦化せずにステップ801に戻り、予測した積項
数が閾値を越えていない場合にのみ平坦化処理を行ない
（ステップ805）、ステップ801に戻る。

【００２９】ステップ802の判定処理において全ての平
坦化対象の処理が終わると２段論理最適化し（ステップ
806）、多段化する（ステップ807）。

【００３０】このように、図８に示された従来の平坦化
処理では中間変数中の積項数を予め定められた閾値と比
較して、予測した積項数が閾値を越えていない場合にの
み平坦化処理を行ない処理時間の短縮化を図るものであ
るが、積項数が多い場合には、十分な平坦化処理が行わ
れず、このため平坦化後の回路規模の縮小化が達成され
ず、面積の最適化が十分に行なえないという問題があ
る。また、従来の平坦化処理では、大規模回路の最適化
に際してメモリ容量の削減、処理時間の大幅な短縮化が
図れないという問題がある。

【００３１】従って本発明は、前記問題を解消し、特に
大規模な回路を最適化する際に、平坦化に必要なメモリ
の削減及び処理時間の大幅な短縮化を達成し、大規模回
路に対して効率良く最適化する論理回路合成装置及び論
理回路合成方法を提供することを目的とする。

【００３２】

【課題を解決するための手段】前記目的を達成するた
め、本発明は、論理平坦化処理対象の回路について平坦
化処理後の回路規模を予測し、該回路規模の予測値が予
め定めた閾値を越えた場合には、その段階で該回路に２
段論理最適化を施し、該２段論理最適化を施した回路に
ついて平坦化処理後の回路規模を予測し直し、前記回路
規模の予測値が前記閾値を越えないものについて論理平
坦化処理を行なうようにしたことを特徴とする論理回路
合成方法を提供する。

【００３３】本発明の論理回路合成方法においては、論
理回路の最適化処理は、好ましくは、(A)論理平坦化処
理対象回路を抽出し、(B)論理平坦化処理対象回路に対
して平坦化処理後の回路規模を予測し、(C)該回路規模
の予測値が予め定めた閾値を越えるか否かを判定し、
(D)該回路規模の予測値が前記予め定めた閾値を越える
場合において、前記論理平坦化処理対象回路が２段論理
最適化済みでない場合には２段論理最適化を施した後に
前記工程(B)にて２段論理最適化済みの回路について回
路規模を予測し直し、(E)前記回路規模の予測値が前記
予め定めた閾値を越える場合において、前記論理平坦化
処理対象回路が２段論理最適化済みの場合には、前記工
程(A)にて論理平坦化処理対象回路を抽出し、(F)前記回
路規模の予測値が前記予め定めた閾値を越えていない場
合には、前記論理平坦化処理対象回路に対して平坦化処
理を施し、(G)論理平坦化処理対象回路が存在しない場
合には、２段論理最適化を行ない、更に、(H)論理多段
化を行なう、上記各工程を含むことをことを特徴とす
る。

【００３４】本発明の論理回路合成方法においては、前
記回路規模として積項数又はファイン数が用いられ、あ
るいは積項数及びファイン数が用いられる。

【００３５】本発明の論理回路合成方法においては、中
間変数に、２段論理最適化を行なったか否かのフラグを
備え、初期化時に該フラグを２段論理最適化処理未実行
状態にリセットすることを特徴としている。

【００３６】また、本発明は、論理回路のテクノロジマ
ッピングに用いるテクノロジライブラリブロックの情報
を入力するライブラリ入力部と、論理合成対象となる論
理回路記述を入力する回路入力部と、遅延又は面積等か
ら成る論理回路の制約条件を入力する制約条件入力部
と、論理回路の最適化処理を行なう論理最適化部であっ
て、論理平坦化の処理中に２段論理最適化を行なって論
理最適化を行う論理最適化部と、与えられた制約条件を
目的関数として、前記テクノロジライブラリブロックを
論理回路に割り当てるテクノロジマッピング部と、処理
結果の回路を出力する回路出力処理部と、を有すること
を特徴とする論理回路合成装置を提供する。

【００３７】本発明の論理回路合成装置においては、論
理最適化部が、論理平坦化処理対象の回路について平坦
化処理後の回路規模を予測し、該回路規模の予測値が予
め定めた閾値を越える際に、該回路に２段論理最適化を
施し、該２段論理最適化を施した回路について平坦化処
理後の回路規模を予測し直し、前記回路規模の予測値が
前記閾値を越えないものについて論理平坦化処理を行な
うように構成されたことを特徴とするものである。

【００３８】

【作用】上述した従来の論理回路合成方法に対し、本発
明は、論理最適化処理において、平坦化後の回路規模を
予測し、予測された回路規模が予め定められた閾値を越
える場合には、平坦化処理対象の組合せ回路に対して２
段論理最適化を実行することにより、積項数を十分に少
なくすることにより、平坦化後の予測回路規模を縮小化
することができるという利点を有する。また、本発明
は、平坦化処理の処理効率（メモリ容量、処理時間）を
大幅に向上させている。

【００３９】

【実施例】図面を参照して、本発明の実施例を以下に説
明する。

【００４０】

【実施例１】図２は、本発明の一実施例に係る論理回路
合成装置のハードウェア構成例を示すものである。

【００４１】図２に示すように、本実施例は、論理回路
のテクノロジマッピングに用いるテクノロジライブラリ
ブロックの情報を入力するライブラリ入力部200と、論
理合成対象となる論理回路記述を入力する回路入力部20
1と、遅延や面積などの論理回路の制約条件を入力する
制約条件入力部202と、論理の最適化を行なう論理最適
化部203と、与えられた制約条件を満たすことを目的関
数としてテクノロジライブラリブロックを論理回路に割
り当てるテクノロジマッピング部204と、処理結果の回
路を出力する回路出力部205と、テクノロジライブラリ
と論理回路と制約条件を保持する記憶部206から構成さ
れる。

【００４２】次に、図１及び図２を参照して本実施例の
動作を説明する。図１は、本実施例を処理フローを示す
流れ図である。

【００４３】ライブラリ入力部200にて、テクノロジラ
イブラリブロックの論理、ファンアウト制約等の情報が
記述されたテクノロジライブラリ100を入力し、これを
記憶部206に保持する（ステップ101のライブラリ入力処
理）。

【００４４】次に、回路入力部201にて、論理回路記述1
02を入力し、記憶部206に保持する（ステップ103の回路
入力処理）。

【００４５】ついで、制約条件入力部202において、制
約条件104を入力し、記憶部206に保持する（ステップ10
5の制約入力処理）。

【００４６】論理最適化部203において、記憶部206に保
持されている論理回路に対して論理の最適化を行なう
（ステップ106の論理最適化処理）。

【００４７】テクノロジマッピング部204において、記
憶部206に保持されている論理回路に対して記憶部206に
保持されている制約条件を満たすことを目的関数として
記憶部206に保持されているテクノロジライブラリブロ
ックを割り当てる（ステップ107のテクノロジマッピン
グ処理）。

【００４８】回路出力部205において、記憶部206に保持
されている論理回路を出力し論理回路記述109が得られ
る（ステップ108の回路出力処理）。

【００４９】次に図３を参照して、図１の論理最適化処
理106における論理平坦化処理の詳細を説明する。

【００５０】図３は、論理最適化処理106の詳細な流れ
図の一例である。

【００５１】記憶部206に保持されている論理回路の組
合せ回路部分に対して論理最適化処理を実行する。

【００５２】全ての中間変数に２段論理最適化処理未実
行フラグを設定する（ステップ300）。

【００５３】論理平坦化処理対象回路、すなわち中間変
数に対応する組合せ回路とそのファンアウト先の組合せ
回路、を抽出する（ステップ301）。論理平坦化対象の
回路が論理合成対象回路の部分回路である場合には、そ
の部分回路内から論理平坦化対象を抽出する。また、中
間変数が多くのファンアウト先を持ち、平坦化を行なわ
ない方が論理最適化に効果的であると判断される場合に
は平坦化処理対象として抽出しない。

【００５４】論理平坦化処理対象回路があるか否か判定
し（ステップ302）、論理平坦化処理対象回路がある場
合にはステップ303に進む。論理平坦化処理対象回路が
無い場合にはステップ308に進む。

【００５５】論理平坦化処理対象回路に対して論理平坦
化処理実行後の回路規模を予測する（ステップ303）。

【００５６】ステップ303により予測された回路規模が
予め定められた回路規模の閾値を越えるか否かを判定し
（ステップ304）、論理平坦化処理実行後の回路規模の
予測値が閾値を越えた場合はステップ305に進む。論理
平坦化処理実行後の回路規模の予測値が閾値を越えてい
ない場合には平坦化処理を行なう（ステップ307）。

【００５７】論理平坦化処理実行後の回路規模の予測値
が閾値を越えた場合には、論理平坦化処理対象回路が２
段論理最適化処理未実行フラグが解除されているか否か
を判定し（ステップ305）、２段論理最適化処理未実行
フラグが解除されている場合には２段論理最適化済みで
あるためそのままステップ301に戻る。

【００５８】２段論理最適化処理未実行フラグが設定さ
れている場合には、論理平坦化処理対象回路に対し２段
論理最適化を実行し、２段論理最適化処理未実行フラグ
を解除して（ステップ306）、ステップ303に戻る。この
場合、ステップ303では２段論理最適化が行なわれた回
路に対して、論理平坦化処理実行後の回路規模を予測す
る。

【００５９】論理平坦化処理実行後の回路規模の予測値
が閾値を越えていない場合には、論理平坦化処理対象回
路に対して論理平坦化処理を実行し、論理平坦化処理対
象回路のファンアウト側の回路の論理最適化処理未実行
フラグを再設定し（ステップ307）、ステップ301に戻
る。

【００６０】ステップ308で２段論理最適化処理未実行
フラグが設定されている中間変数に対し２段論理最適化
処理を行い、ステップ309で必要に応じて論理多段化処
理を行う。

【００６１】次に、図４の論理式を参照して、本実施例
の論理最適化処理106における論理平坦化処理（図３参
照）の適用例を説明する。

【００６２】ここでは回路規模の尺度として組合せ回路
の積項数を用いる。

【００６３】ステップ300で全ての中間変数に２段論理
最適化処理未実行フラグを設定する。

【００６４】ステップ301で組合せ論理回路中の中間変
数ｘ（401）とファンアウト先ｆ（402）が論理平坦化処
理対象として抽出されたとする。

【００６５】ここで、ｉ1、ｉ2、ｉ3、ｉ4、ｉ5は組合
せ論理回路中の中間変数であっても良く、論理回路の外
部入力端子であっても良く、フリップフロップなどの組
合せ論理素子以外の回路素子の出力端子であっても良
い。また、中間変数ｘはｆ以外のファンアウト先であっ
ても良い。また、図４中、演算記号＊は論理積、＋は論
理和、￣は論理否定（反転）をそれぞれ示す。

【００６６】ステップ302では論理平坦化処理対象回路
ｆとｘが抽出されているため、ステップ303に進む。

【００６７】ステップ303では予め定められた閾値と比
較するために論理平坦化処理結果の回路規模を予測す
る。前記の如く回路規模として積項数を用いるものとす
る。論理平坦化処理結果の積項数は、次式(6)に従って
求められる。

【００６８】

【数１】

【００６９】この場合、ｆ中のｘを含む積項数は２、ｘ
の積項数は２、ｆ中のｘ￣を含む積項数は２、ｘ￣の積
項数は２、ｆ中のｘ，ｘ￣を含まない積項数は１である
ので、上式(6)により、２＊２＋２＊２＋１＝９となり、論理平坦化後の積項数は９と予測される。

【００７０】ステップ304により、積項数９が予め定め
られた閾値を越えていないと判断された場合にはステッ
プ307に進み、ステップ304により積項数９が予め定めら
れた閾値を越えていると判断された場合にはステップ30
5に進む。

【００７１】ステップ305により、論理平坦化処理対象
回路ｆ，ｘ共に２段論理最適化処理未実行フラグが解除
されている場合には、ｆ，ｘ共に２段論理最適化済みで
あると判断され、ステップ301に戻り、新たな論理平坦
化処理対象回路を抽出する。

【００７２】論理平坦化処理対象回路ｆ，ｘのいずれか
に２段論理最適化処理未実行フラグが設定されている場
合にはステップ306に進む。

【００７３】ステップ306では、論理平坦化処理対象回
路ｆ，ｘの２段論理最適化処理未実行フラグが設定され
ているものに対して２段論理最適化を実行する。なお、
２段論理最適化処理は、クワイン・マクラスキー（Quin
e Mucluskey）法等に代表される論理の冗長性を除去す
る論理最適化処理であり、周知の技術であり、前記用語
の説明の内容と実質的に同一である。

【００７４】２段論理最適化の結果、論理平坦化処理対
象回路のｆ，ｘは図４の403、404のようになる。

【００７５】２段論理最適化後、ｆ，ｘの２段論理最適
化処理未実行フラグを解除し、ステップ303に戻る。

【００７６】ステップ303により、論理平坦化後の積項
数を予測する。論理平坦化処理対象回路ｆ中のｘを含む
積項数は１、ｘの積項数は１、ｆ中のｘ￣を含む積項数
は１、ｘ￣の積項数は１、ｆ中のｘ，ｘ￣を含まない積
項数は１であるので、上式(6)により、１＊１＋１＊１＋１＝３となり、積項数は３と予測される。

【００７７】積項数３が予め定められた閾値を越えてい
ないと判断された場合にはステップ307に進むが、閾値
を越えていると判断される場合には、ステップ305に進
み、ｆ，ｘ共に２段論理最適化済みであるため、ステッ
プ301に戻る。

【００７８】ステップ307では論理平坦化処理を行い、
ｆの２段論理最適化処理未実行フラグを設定する。ｘは
論理平坦化処理による論理の変更は無いので２段論理最
適化処理未実行フラグの変更は行わない。論理平坦化の
結果、405の論理が得られる。

【００７９】上記の説明では、組合せ回路の論理表現に
論理式を用いたが、真理値表、ＢＤＤ（バイナリ・ディ
シジョン・ダイアグラム）等を用いても良い。

【００８０】論理最適化前の積項数が1736の回路に対し
て、本実施例を適用しない従来例では、必要メモリはプ
ロセスサイズで6552k byte（キロバイト）、ＣＰＵ時間
が78.6秒であるのに対し、本実施例を適用した場合、必
要メモリはプロセスサイズで6424k byte（約2％減）、
ＣＰＵ時間が16.6秒（約80％減）という結果を得た。

【００８１】

【実施例２】本発明の第２の実施例を以下に説明する。
本実施例では、回路規模として論理平坦化後の予測積項
数を用いる代わりに、論理平坦化後の予測ファンイン数
を用いるものとする。論理平坦化後のファンイン数は次
式(7)に従って求める。

【００８２】

【数２】

【００８３】図４の例では、ｆのファンイン数は４、ｘ
のファンイン数は２、ｆとｘに共通なファンイン数は０
であるので、上式(7)より、２＋４−０−１＝５となり、論理平坦化後のファンイン数は５と予測され
る。

【００８４】本実施例においては、論理最適化処理にお
いて、回路規模の尺度として積項数の代わりにファンイ
ン数を用いている点のみが前記第１の実施例と相違し、
その他の構成は前記第１の実施例と同一である。より詳
細には、図３を参照して、本実施例では、ステップ303
の平坦化結果予測処理において上式(7)により論理平坦
化後の予測ファンイン数を算出し、ステップ304にて予
測値を予め定められたファインイン数の閾値と比較する
点が、前記第１の実施例と相違している。その他は前記
第１の実施例と同一であるため、説明を省略する。

【００８５】

【実施例３】さらに、本発明の別の実施例として、回路
規模の予測値として、論理平坦化後の積項数とファンイ
ン数の両者を組み合わせて用いてもよい。

【００８６】

【発明の効果】以上説明したように、従来の論理回路合
成方法における論理最適化処理ではメモリ制約や実行時
間制約等により十分な論理平坦化処理が行えなかったの
に対し、本発明の論理回路合成方法によれば、論理平坦
化処理対象に対し２段論理最適化処理を適用することに
より、これまで不可能であった部分の論理平坦化処理の
実現を可能としたことにより、論理最適化の効率を大幅
に向上するという効果がある。

【００８７】論理最適化前の積項数が1736の回路に対し
て、本発明を適用しない論理最適化では、必要メモリ容
量はプロセスサイズで6552k byte、ＣＰＵ時間は78.6秒
であったのに対し、本発明の論理最適化処理によれば、
必要メモリ容量はプロセスサイズで6424k byte（約2％
減）、ＣＰＵ時間は16.6秒（約80％減）とされ、論理最
適化処理の処理時間を約80％も削減している。

【００８８】そして、本発明においては、回路規模の予
測数として、積項数、又はファンイン数、あるいは両者
を用いることによっても、上記効果を同様に達するもの
である。

【００８９】また、本発明の論理回路合成装置は、論理
平坦化処理対象に対し２段論理最適化処理を適用するこ
とにより、これまで不可能であった部分の論理平坦化処
理の実現を可能としたことにより、平坦化処理に要する
メモリ容量の削減、処理時間の大幅な短縮を達成し、大
規模回路の論理合成を処理効率を特段に向上するもので
ある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例を示す流れ図である。

【図２】本発明の一実施例のハードウェア構成を示す図
である。

【図３】本発明の一実施例における論理最適化処理106
の処理フローの一例を示す流れ図である。

【図４】本発明の１適用例である。

【図５】論理平坦化対象の組合せ回路を示す説明図であ
る。

【図６】論理平坦化処理の流れ図である。

【図７】最適化の流れ図である。

【図８】従来の論理平坦化処理の流れ図である。

【符号の説明】

100 テクノロジライブラリ 101 ライブラリ入力処理 102 論理回路記述 103 回路入力処理 104 制約条件 105 制約条件入力処理 106 論理最適化処理 107 テクノロジマッピング処理 108 回路出力処理 109 論理回路記述 200 ライブラリ入力部 201 回路入力部 202 制約条件入力部 203 論理最適化部 204 テクノロジマッピング部 205 回路出力部 206 記憶部 300 フラグ設定処理 301 平坦化対象抽出処理 302 平坦化対象判断処理 303 平坦化結果予測処理 304 閾値判断処理 305 最適化済み判断処理 306 ２段論理最適化処理 307 論理平坦化処理 308 ２段論理最適化処理 309 論理多段化処理 501 中間変数組合せ回路 502 ファンアウト先組合せ回路 601 ファンイン判断処理 602 否定算出処理 603 論理積算出処理 604 論理積算出処理 605 論理和算出処理 701 平坦化処理 702 ２段論理最適化処理 703 多段化処理 704 テクノロジマッピング処理 801 平坦化対象抽出処理 802 平坦化対象判断処理 803 平坦化結果予測処理 804 閾値判断処理 805 論理平坦化処理 806 ２段論理最適化処理 807 論理多段化処理

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】論理回路の最適化処理において、論理平坦
化処理対象の回路について平坦化処理後の回路規模を予
測し、該回路規模の予測値が予め定めた閾値を越えた場合に
は、その段階で該回路に２段論理最適化を施し、該２段
論理最適化を施した回路について平坦化処理後の回路規
模を予測し直し、前記回路規模の予測値が前記閾値を越えないものについ
て論理平坦化処理を行なうようにしたことを特徴とする
論理回路合成方法。
【請求項２】論理回路の最適化処理が、 (A) 論理平坦化処理対象回路を抽出し、 (B) 論理平坦化処理対象回路に対して平坦化処理後の
回路規模を予測し、 (C) 該回路規模の予測値が予め定めた閾値を越えるか
否かを判定し、 (D) 該回路規模の予測値が前記予め定めた閾値を越え
る場合において、前記論理平坦化処理対象回路が２段論
理最適化済みでない場合には２段論理最適化を施した後
に前記工程(B)にて２段論理最適化済みの回路について
回路規模を予測し直し、 (E) 前記回路規模の予測値が前記予め定めた閾値を越
える場合において、前記論理平坦化処理対象回路が２段
論理最適化済みの場合には前記工程(A)にて論理平坦化
処理対象回路を抽出し、 (F) 前記回路規模の予測値が前記予め定めた閾値を越
えていない場合には、前記論理平坦化処理対象回路に対
して平坦化処理を施し、 (G) 論理平坦化処理対象回路が存在しない場合には、
２段論理最適化を行ない、更に、 (H) 論理多段化を行なう、上記各工程を含むことを特徴とする論理回路合成方法。
【請求項３】前記回路規模の尺度として、積項数及び／
又はファイン数を用いることを特徴とする請求項１又は
２記載の論理回路合成方法。
【請求項４】中間変数に、２段論理最適化を行なったか
否かのフラグを備え、初期化時に該フラグを２段論理最
適化処理未実行状態にリセットすることを特徴とする請
求項２記載の論理回路合成方法。
【請求項５】論理回路のテクノロジマッピングに用いる
テクノロジライブラリブロックの情報を入力するライブ
ラリ入力部と、論理合成対象となる論理回路記述を入力する回路入力部
と、遅延又は面積等から成る論理回路の制約条件を入力する
制約条件入力部と、論理回路の最適化処理を行なう論理最適化部であって、
論理平坦化の処理中に２段論理最適化を行なって論理最
適化を行う論理最適化部と、与えられた制約条件を目的関数として、前記テクノロジ
ライブラリブロックを論理回路に割り当てるテクノロジ
マッピング部と、処理結果の回路を出力する回路出力処理部と、を有することを特徴とする論理回路合成装置。
【請求項６】前記論理最適化部が、論理平坦化処理対象
の回路について平坦化処理後の回路規模を予測し、該回
路規模の予測値が予め定めた閾値を越える際に、該回路
に２段論理最適化を施し、該２段論理最適化を施した回
路について平坦化処理後の回路規模を予測し直し、前記
回路規模の予測値が前記閾値を越えないものについて論
理平坦化処理を行なうように構成されたことを特徴とす
る請求項５記載の論理回路合成装置。