摘要
参照已有的平均功耗宏模型研究成果 ,将电路最大功耗假设为输入向量对序列长度与跳变率的函数 ,并采用神经元网络拟合出该函数 ISCAS85电路集的实验结果表明 ,最大功耗宏模型的计算结果与门级电路最大功耗的实际模拟结果之间的误差可以控制在 10
Based on the achievements of macro model for mean power of register transfer level (RTL) circuits, this paper models maximum power of circuits as a function of the pattern pair sequence length and transition density, then uses neural networks to fit the maximum power function. Experimental results on ISCAS85 benchmarks demonstrate that the discrepancy between computed values of macro model and simulated results can be limited to 10%.
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第9期1118-1121,共4页
Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics
基金
国家自然科学基金国际合作项目 ( 60 112 112 0 70 6)
美国国家自然科学基金 (CCR- 0 0 963 83 )
国家自然科学基金重点项目 ( 90 2 0 70 0 2 )
国家"八六三"高技术研究发展计划 ( 2 0 0 1AA1110 70 )资助