GPGPUによる準ニュートン法を用いた解析的配置の高速化手法

摘要

本稿では，準ニュートン法を用いた解析的配置手法をGPGPUにより高速化する手法を提案する.近年,ブロック数が多い回路に対する配置手法として，準ニュートン法を用いた解析的配置手法が有望視されている.準ニュートン法を用いた解析的配置手法では，目的開数の評価，およびその勾配の反復計算が必要であるため，計算時間が長い.提案手法では，これらの計算をGPGPUにより並列化することで，解析的配置手法を高速化する.計算機実験により，得られる配置の性能と実行時間を比較し，提案手法の有効性を示す.%In this paper, we propose an acceleration method by GPGPU for an analytical placement method using a quasi-Newton method. In recent, analytical placement methods are promising to obtain a placement for circuits with many blocks. In the existing analytical placement methods using quasi-Newton methods, it takes huge execution time to calculate the evaluation and the gradient of an objective function iteratively. In our proposed method, we accelerate the analytical placement method by the parallelization of the calculation of the gradient. Experiments show that our proposed method is effective by the comparison on the quality of obtained placement and execution time.