JPH0668194A

JPH0668194A - 不定情報抽出方法及び論理回路生成方法とそのシステム

Info

Publication number: JPH0668194A
Application number: JP4216747A
Authority: JP
Inventors: Seiji Tokuno; 誠司得能; Masahiko Ueda; 雅彦植田
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1992-08-14
Filing date: 1992-08-14
Publication date: 1994-03-11

Abstract

(57)【要約】【目的】本発明は論理合成方法に関するもので、代入
条件、代入関係、参照条件より不定情報を抽出し、この
不定情報を用いて機能レベルおよび論理レベルでの回路
最適化を行うことにより従来よりも高品質な回路を生成
することを目的としている。【構成】機能記述を入力する機能記述入力ステップ１
と、前記機能記述を解析し解析木を作成する構文解析ス
テップ２と、前記解析木より制御情報及びデータフロー
を作成するステップ３と、前記制御情報とデータフロー
より代入条件、代入関係、参照条件を検索し不定情報を
抽出するステップ４と、前記制御情報とデータフローよ
り機能レベルの回路を生成するステップ５と、前記不定
条件を用いて前記機能レベル回路を最適化するステップ
６と、前記最適化された機能レベル回路から論理レベル
回路を生成するステップ７と、前記論理レベル回路を前
記不定情報を用いて最適化するステップ８と、前記論理
レベル回路にテクノロジーにあったセルを割り付けるテ
クノロジーマッピングステップ９を要することにより、
より高品質な回路を生成することが可能となる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、論理回路設計における
最適な論理合成方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来より、論理合成により最適な回路を
生成する方法として、不定情報を用いた最適化を行う方
法が知られていた。機能記述から論理回路を生成する論
理合成においては、不定情報を抽出し、それを用い論理
レベルでの回路の最適化を行なうという方法が用いられ
てきた。不定情報を用いて最適な論理合成を行なう方法
の一例がアイ・イ・イ・イインターナショナルカン
ファレンスオンコンピューターエイデッドデザイン
（IEEE International Conference on Computer-Aided
Design, pp.120-123(1986)）に記載されており、図１６
を用いてその説明を行なう。ステップ４７では回路の動
作を記述した機能記述の入力を行なう。ステップ４８で
は入力された機能記述の構文解析を行ない、その結果出
力される解析木をもとに、データフローグラフの作成を
ステップ４９で行なう。次にステップ５０により、デー
タフローグラフ内の順序論理を組み合せ論理に変換す
る。上記変換が終了したデータフローグラフを解析し、
ステップ５１ではブーリアンオンカバーの抽出を行な
う。またステップ５２では変数に対して代入が指定され
ていない条件を検出することにより、不定情報の抽出を
行なう。次に、ステップ５１、５２で抽出されたブーリ
アンオンカバーと不定情報を用いて論理レベルの最適化
を行なう。以上に述べた方法により、回路の最適化を行
なう。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上述の不定情報の抽出
方法では、（１）典型的な不定情報である入力間の相互
排他性を適切には表現できない。（２）変数がレジスタ
ーであった場合に、代入が指定されていない条件では、
前の値を保持するとみなすのが自然であるため、不定を
適切には表現できない。（３）変数が参照されない条件
や変数の値そのものに関する不定を考慮していない。と
いう問題があり、十分な不定情報を得ることが出来なか
った。さらに、論理レベルでの最適化のみを行ない、上
位のレベルでの最適化は行わないという問題があった。

【０００４】本発明の目的は、従来よりも高品質な論理
合成を行ない、より最適化された回路を合成する方法を
提供することである。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明は、上述の課題を
解決するため、回路の動作を表現した制御情報およびデ
ータフロを解析し、各変数の代入条件だけでなく代入値
および参照条件を検索し不定条件を抽出する手段と、不
定値が代入されている条件を不定条件とみなし、入力間
の相互排他性やレジスタ変数に対する不定条件を適切に
表現する手段を備え、機能レベルでの回路最適化を行な
う構成を備えたものである。

【０００６】

【作用】本発明は上記の構成によって、代入条件、参照
条件、代入値からの不定条件の抽出および、入力間の相
互排他性、レジスタ変数に対する不定条件の適切な表現
を行い、十分な不定情報を作成する。それを用い機能レ
ベル、論理レベルの最適化を行い、より高品質な回路を
合成することが可能となる。従って本発明を用いること
により、より高品質な論理合成をおこなうことが可能と
なり、高品質の回路をえることができる。

【０００７】

【実施例】以下、本発明の実施例の詳細を図面に基づい
て説明する。図１は、本発明の一実施例における処理の
流れを説明するための処理フロー図である。

【０００８】ステップ１では、図２のような、回路動作
を記述した機能記述言語の入力を行なう。図２は機能記
述の例であり、ＸかつＹという条件が真である時、Ｒに
Ａ＋Ｂの結果が代入され、それ以外の時にはＲにＣ＋Ｄ
の結果が代入されるという機能を表現している。

【０００９】ステップ２では、ステップ１で入力された
機能記述の構文解析処理を行なう。図２に示す機能記述
が入力されたときには、図３に示す解析木が生成され
る。この構文解析処理では、入力された機能記述を解析
木の最小構成要素であるｔｅｒｍに分解するまで処理を
行う。

【００１０】ステップ３では、構文解析結果を解析し、
制御情報およびデータフローの作成を行なう。図４のデ
ータフローグラフは、図３の解析木を解析することによ
り作成されたもので、論理積１１によって生成された判
定条件をもとに、セレクタ１２により判定条件が真
（Ｔ）のときにはＡ＋Ｂの結果を、判定条件が偽（Ｆ）
のときにはＣ＋Ｄの結果を変数Ｒに代入するという動作
を表現している。ステップ４ではステップ３で作成され
た制御情報およびデータフローを解析し不定情報の抽出
を行うが、この不定情報の抽出方法に本発明の重要な特
徴がある。

【００１１】これよりこの不定情報の抽出方法について
図を用いて詳細に説明を行う。図５は、従来行われてき
た不定情報抽出方法の処理フローの一例を示している。
この方法では、特定の変数に対する代入条件に関する不
定情報の抽出を行なう。制御情報およびデータフローの
解析により図６に示すような関係が抽出されたとき、ス
テップ１３により代入部の抽出を行う。ここでは、Ｒ＝
Ｐ、Ｒ＝Ｑという代入関係が抽出される。次にステップ
１４により変数Ｒに代入を行うための条件の検索を行な
い、Ａ＝１、ｅｌｓｅＢ＝１という条件が抽出される。これからＡとＢを関係づけて
代入条件を作成すると、（Ａ、Ｂ）＝（１、０）、
（１、１）、（０、１）となる。これが、Ｒに代入を行
うための条件となっている。次にステップ１５により判
定条件の生成を行なう。ここで生成する判定条件とは、
変数Ｒに代入を行うための条件の組合せより生成するこ
との出来る全組合せのことであり、ここでは、（Ａ、
Ｂ）＝（１、０）、（０、１）、（１、１）、（０、
０）となる。この判定条件を用いてステップ１６では、
前記代入条件が不定条件かどうかの判定を行なう。ここ
では、ステップ１４で検索された代入条件がステップ１
５で生成された判定条件全てを満たしているかどうかに
よって判定を行い、満たされていない判定条件を不定条
件とみなす。ここでは、（Ａ、Ｂ）＝（０、０）という
関係が、代入条件には含まれていないのでこれを不定条
件とし、ステップ１７により変数Ｒへの代入に対する不
定条件として不定情報に登録する。

【００１２】図７、図９、図１１は、本発明で特有な不
定情報抽出方法の処理フロー図である。

【００１３】図７は、変数に対する参照条件に関する不
定情報の抽出処理フロー図である。制御情報およびデー
タフローの解析により、図８に示すような関係が抽出さ
れたとき、ステップ１８によりまず代入部の抽出を行な
う。これによりＰ＝Ｒ、Ｑ＝Ｒという代入関係が抽出さ
れる。次にステップ１９により変数Ｒを参照するための
条件の検索を行ないＡ＝１、Ｂ＝１という条件が抽出さ
れる。これからＡとＢを関係づけて参照条件を作成する
と（Ａ、Ｂ）＝（１、０）、（０、１）、（１、１）と
なる。これがＲを参照するための条件となっている。次
にステップ２０により判定条件の生成を行う。ここで生
成する判定条件とは、変数Ｒを参照するための条件の組
合せより生成することのできる全組合せのことであり、
ここでは、（Ａ、Ｂ）＝（１、０）、（０、１）、
（１、１）、（０、０）となる。この判定条件を用いて
ステップ２１では前記代入条件が不定条件かどうかの判
定を行なう。ここでは、ステップ１９で検索された参照
条件がステップ２０で生成された判定条件全てを満たし
ているかどうかによって判定を行い、満たされていない
判定条件を不定条件とみなす。ここでは、（Ａ、Ｂ）＝
（０、０）という関係が参照条件には含まれていないの
で、これを不定条件とし、ステップ２２で、変数Ｒの参
照に対する不定条件として、不定情報に登録する。

【００１４】図９は、ある変数に不定が代入された場合
の不定情報の抽出処理フロー図である。制御情報および
データフローの解析により、図１０に示すような関係が
抽出されたとき、ステップ２３により、代入部の抽出を
行なう。この処理によりＲ＝Ｘ、Ｒ＝Ｐ、Ｒ＝Ｑという
代入関係が抽出される。次にステップ１６により変数Ｒ
に代入を行うための条件の検索を行い、Ａ＝Ｂ＝１、ｅｌｓｅＡ＝１、ｅｌｓｅＢ＝
１、ｅｌｓｅという条件が抽出される。これからＡとＢを関係づけて
代入条件を作成すると（Ａ、Ｂ）＝（１、１）、（１、
０）、（０、１）、（０、０）となる。これがＲに代入
を行うための条件になっている。次にステップ２５によ
り変数Ｒへ代入される値の検索を行なう。この結果Ｒに
は、（Ｐ、Ｑ、Ｘ）という値の代入が行われていること
がわかる。これらの関係を用いてステップ２６により不
定条件の判定を行う。ここでは、変数Ｒへの代入におい
て不定Ｘが代入される条件が不定条件となるので（Ａ、
Ｂ）＝（１、１）、（０、０）が不定条件とみなされ
る。この条件をステップ２７で、変数Ｒへの不定値代入
に対する不定条件として、不定情報に登録する。

【００１５】図１１は、変数に代入される代入値によっ
て発生する不定情報の抽出処理フロー図である。データ
フローグラフの解析により図１２に示すような関係が抽
出されたとき、ステップ２８により代入部の抽出を行
う。これにより、Ｒ＝０、Ｒ＝１、Ｒ＝２という代入関
係が抽出される。次にステップ２９により変数Ｒへ代入
される値の検索を行なう。この結果Ｒには、（０、１、
２）という値の代入が行われていることがわかる。この
結果を用いて、ステップ３０の代入値の判定により、Ｒ
への代入値が全て数値かどうかの判定を行なう。全てが
数値ではないときには処理を中止する。全て数値のとき
にはステップ３１により判定条件の生成を行う。ここで
生成する判定条件とは、変数Ｒが取り得ることの出来る
値の全集合であり、ここでは（０、１、２、３）とな
る。この判定条件を用いてステップ３２により不定条件
の判定を行なう。ここでは、ステップ２９により抽出さ
れた変数Ｒに対する代入値が、ステップ３１で生成され
た判定条件全てを満たしているかどうかによって判定を
行ない満たされていない判定条件を不定条件とみなす。
ここでは、Ｒ＝３という代入関係が満たされていないの
で、これを不定条件とし、ステップ３３で、変数Ｒへの
代入に対する不定条件として不定情報に登録する。

【００１６】以上の方法により、十分な不定情報を抽出
した後に、ステップ５により制御情報およびデータフロ
ーを解析し、機能レベルの回路の生成を行なう。ステッ
プ６において、この機能レベルの回路に対し、先に抽出
した不定情報を用い最適化を行う。この機能レベルでの
回路最適化を行なうという、論理合成方法が本発明の最
も重要な部分である。

【００１７】次にこの機能レベルでの回路最適化の効果
について説明する。図１３、図１４は機能レベルでの回
路最適化の具体例を示している。図１３は、加算器のマ
ージ、図１４は信号線のバス化の例である。

【００１８】図１３において、加算器３４の出力Ｐに対
する不定情報ＤＣ（Ｐ）と、加算器３５の出力Ｑに対す
る不定情報ＤＣ（Ｑ）の間にＤＣ(Ｐ) ∨ ＤＣ(Ｑ) ＝
１という関係があったときには、Ｐ、ＱそれぞれにＡ＋
Ｂ、Ｃ＋Ｄの演算結果の代入が同時に起こることはあり
えないので、加算器３４、３５を１つにマージすること
ができる。この時マージされた加算器３８への入力に
は、不定情報より抽出された条件により選択された信号
を用いる。この信号の選択はセレクタ３６、３７によっ
て行われる。この方法により、加算器だけではなく全て
の演算器をマージすることができ、論理レベルの最適化
では行うことの出来ない、演算器についての最適化が可
能となり、回路面積の削減等を行うことが出来る。

【００１９】図１４において、３９、４０で示される信
号線ｎ１、ｎ２に対する不定情報ＤＣ（ｎ１）、ＤＣ
（ｎ２）の間に、ＤＣ(Ｐ) ∨ ＤＣ(Ｑ) ＝１という関
係があったときには、信号線ｎ１、ｎ２に同時に信号が
伝搬するという状況は起こらないので、信号線ｎ１、ｎ
２を共用することが可能となる。このことから、信号線
をバス化して使用することができる。ここで、バス化さ
れた信号線４２への入力には、不定情報より抽出された
条件によって選択された信号を用いる。この信号の選択
はセレクタ４１によって行われる。以上の方法により、
信号線のバス化を行うことにより、回路の最適化及び、
配線領域の最小化を行うことが可能となる。

【００２０】以上に述べたように、機能レベルでの最適
化をおこなうことにより、論路レベルの最適化だけでは
実現できない高品質な最適化を行うことができ、回路面
積の削減、配線領域の最小化を行うことが可能となる。
ここで最適化された機能レベルの回路をもとに、論理レ
ベルの回路の生成をステップ７で行なう。ここで生成さ
れた論理レベルの回路に対し、論理圧縮、不定情報を用
いた論理の最適化を行ない回路の最適化を行なう。次に
ステップ９のテクノロジーマッピングにより、この最適
化された回路にテクノロジーにあった機能セルを割り付
け、最終的な論理回路を生成することができる。

【００２１】図１５は上記論理回路生成方法を実現する
ための、論理回路生成システムの構成図である。４３は
回路の機能を記述した機能記述の入力装置である。４４
は処理装置であり、入力装置４３より入力された機能記
述の解析を行い、解析木を作成し、前記解析木より制御
情報及びデータフローを作成する処理と、前記制御情報
とデータフローより不定情報を抽出する処理と、前記デ
ータフローと制御情報より機能レベルの回路を生成する
処理と、前記不定情報を用いて前記機能レベルの回路を
最適化する処理と、前記最適化された機能レベルの回路
を論理レベルの回路に変換する処理と、前記不定情報を
用いて前記論理レベルの回路を最適化する処理と、前記
最適化された論理レベルの回路にテクノロジーにあった
セルを割り付けるテクノロジーマッピングの処理を行な
う。この処理結果は記憶装置４５に記憶されまた、出力
装置４６により表示される。

【００２２】以上に示す方法及びシステムにより、従来
よりも高品質な回路を合成することが可能となる。

【００２３】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
不定情報の抽出を十分に行ない、その情報を用いて機能
レベル、論理レベルでの回路の最適化を行うため、従来
の論理回路生成により生成される回路と比べて、コス
ト、スピード、配線領域の削減をおこなうことができ、
高品質な回路を合成することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の論理合成処理フロー図

【図２】入力となる機能記述の一例を示した図

【図３】機能記述を解析した結果えられる解析木の一例
を示した図

【図４】コントロールデータフローグラフ

【図５】本発明の一実施例の不定情報抽出処理フロー図

【図６】不定情報を含んだ代入関係図

【図７】本発明の一実施例の不定情報抽出処理フロー図

【図８】不定情報を含んだ代入関係図

【図９】本発明の一実施例の不定情報抽出処理フロー図

【図１０】不定情報を含んだ代入関係図

【図１１】本発明の一実施例の不定情報抽出処理フロー
図

【図１２】不定情報を含んだ代入関係図

【図１３】本発明の一実施例の機能レベル最適化例を示
した図

【図１４】本発明の一実施例の機能レベル最適化例を示
した図

【図１５】本発明の一実施例の論理回路生成システム構
成図

【図１６】従来の論理合成処理フロー図

【符号の説明】

１機能記述入力ステップ２構文解析ステップ３データフロー制御情報生成ステップ４不定情報抽出ステップ５機能レベル回路生成ステップ６機能レベル最適化ステップ７論理レベル回路生成ステップ８論理レベル最適化ステップ９テクノロジーマッピングステップ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】機能記述からその記述の持つ不定情報を抽
出する不定情報抽出方法であって、入力された機能記述
を解析しデータフローと制御情報の抽出を行なうステッ
プと、前記データフローと制御情報から代入関係とその
参照条件を検索するステップと、前記参照条件をもとに
不定情報を抽出するステップを備えたことを特徴とする
不定情報抽出方法。
【請求項２】機能記述からその記述の持つ不定情報を抽
出する不定情報抽出方法であって、入力された機能記述
を解析しデータフローと制御情報の抽出を行なうステッ
プと、前記データフローと制御情報から代入関係と代入
条件を検索するステップと、前記代入関係において代入
値が不定の場合に、その代入条件が不定条件であると判
定するステップを備えたことを特徴とする不定情報抽出
方法。
【請求項３】機能記述からその記述の持つ不定情報を抽
出する不定情報抽出方法であって、入力された機能記述
を解析しデータフローと制御情報の抽出を行なうステッ
プと、前記データフローと制御情報から代入関係を検索
するステップと、前記代入関係において特定の変数に対
する代入値がすべて数値であるかどうかを判定するステ
ップと、前記変数に対する代入値がすべて数値である時
に、前記変数が表現できる全ての数値を生成するステッ
プと、前記数値をもとに不定情報を抽出するステップを
備えたことを特徴とする不定情報抽出方法。
【請求項４】機能記述から論理回路を自動的に生成する
論理回路生成方法であって、入力された機能記述を解析
しデータフローと制御情報の抽出を行なうステップと、
前記データフローと制御情報から不定情報を抽出するス
テップと、前記データフローと制御情報より機能レベル
の回路を生成するステップと、前記機能レベルの回路を
前記不定情報を用い最適化を行なうステップと、前記最
適化された機能レベル回路を論理レベル回路に変換する
ステップと、前記論理レベル回路を、前記不定情報を用
いて最適化するステップを備え、機能レベルおよび論理
レベルでの回路最適化を行うことを特徴とする論理回路
生成方法。
【請求項５】データフローと制御情報から不定情報を抽
出するステップが、代入関係とその参照条件を検索する
ステップと、前記参照条件をもとに不定情報を抽出する
ステップとを含むことを特徴とする請求項４記載の論理
回路生成方法。
【請求項６】データフローと制御情報から不定情報を抽
出するステップが、代入関係と代入条件を検索するステ
ップと、前記代入関係において代入値が不定の場合に、
その代入条件を不定情報であると判定するステップとを
含むことを特徴とする請求項４記載の論理回路生成方
法。
【請求項７】データフローと制御情報から不定情報を抽
出するステップが、代入関係を検索するステップと、前
記代入関係において特定の変数に対する代入値がすべて
数値であるかどうかを判定するステップと、前記変数に
対する代入値がすべて数値である時に、前記変数が表現
できる全ての数値を生成するステップと、前記数値をも
とに不定情報を抽出するステップとを含むことを特徴と
する請求項４記載の論理回路生成方法。
【請求項８】論理回路の機能を表現した機能記述を入力
する入力装置と、前記機能記述を解析し、データフロー
及び制御情報を作成する処理と、前記データフロー及び
制御情報より不定情報を抽出する処理と、前記データフ
ロー及び制御情報より機能レベルの回路を生成する処理
と、前記不定情報を用いて前記機能レベル回路を最適化
する処理と、前記最適化された機能レベル回路を論理レ
ベル回路に変換する処理と、前記不定情報を用いて前記
論理レベル回路を最適化する処理と、前記最適化された
論理レベル回路にテクノロジーにあった機能セルを割り
付け論理回路を生成する処理とを行う処理装置と、前記
処理装置で処理された結果を記憶する記憶装置と、前記
処理装置で処理された結果を表示するための出力装置を
備えたことを特徴とする論理回路生成システム。
【請求項９】データフローと制御情報から不定情報を抽
出する処理が、代入関係とその参照条件の検索を行う処
理と、前記参照条件をもとに不定情報の抽出を行なう処
理とを含むことを特徴とする請求項８記載の論理回路生
成システム。
【請求項１０】データフローと制御情報から不定情報を
抽出する処理が、代入関係と代入条件の検索を行う処理
と、前記代入関係において代入値が不定の場合に、その
代入条件を不定情報とみなす処理とを含むことを特徴と
する請求項８記載の論理回路生成システム。
【請求項１１】データフローと制御情報から不定情報を
抽出する処理が、代入関係の検索を行う処理と、前記代
入関係において特定の変数に対する代入値がすべて数値
であるかどうかを判定する処理と、、前記変数に対する
代入値がすべて数値である時に、前記変数が表現できる
全ての数値の生成を行う処理と、前記数値をもとに不定
情報を抽出する処理とを含むことを特徴とする請求項８
記載の論理回路生成システム。