基于函数分类和布隆过滤器的布尔匹配方法

摘要

在现场可编程门阵列的自动化综合流程中,布尔匹配是核心子问题之一.基于布隆过滤器的布尔匹配方法需要消耗大量存储空间并牺牲部分可实现函数的覆盖率.针对该问题,提出一种布尔匹配方法,给出布尔函数的规则表达形式,对布尔函数进行分类,并在布尔匹配的过程中进行动态学习.实验结果表明,通过对函数分类可以使布尔匹配库所需的存储空间降低96％,而动态学习策略可以使电路在逻辑再综合算法应用中额外节省13％的LUT数目.