高效且有效的基于E图的逻辑优化

《ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems》：Efficient and Effective E-graph-based Logic Optimization

e-图形在逻辑综合中的应用存在效率低和提取质量有限的问题，本文提出快速并行e-匹配算法加速e-图形重写，并构建高效网表提取框架，实验显示重写速度提升8.3倍，提取框架在面积和延迟上分别改进11.0%和1.0%。

　　

摘要

最近在逻辑综合中应用电子图（e-graph）的努力取得了令人鼓舞的结果。然而，基于电子图的门级逻辑优化存在效率低下和提取质量有限的问题。在本文中，我们提出了一种快速的并行电子图匹配算法，用于加速电子图的重写过程，并构建了一个高效的网表提取框架，该框架在面积和延迟方面都能获得高质量的结果。实验表明，使用高性能的电子图库，电子图重写的速度可以提高8.3倍；与现有的最佳网表提取方法相比，我们的提取框架在面积和层次结构方面的改进幅度分别达到了11.0%和1.0%。