大规模数据集逻辑逆向综合关键算法的研究

发布时间：2021-06-11 12:14

　　脱机式芯片逆向分析技术已成为当今检测芯片设计安全的关键技术,相关支撑研究正在蓬勃开展。随着芯片规模的增大和复杂度的提高,脱机式逆向分析时采集的数据规模呈指数级增长,逻辑逆向综合处理已成为制约脱机式芯片逆向分析的瓶颈。现有逻辑逆向综合处理算法无法满足当今计算时空复杂度的要求。本文在对传统逻辑综合算法深入分析的基础上,结合脱机式逆向分析时采集数据的特点,重点对大规模数据集条件下的逻辑逆向综合算法进行了研究。本文主要的研究工作和创新点如下:（1）分析了脱机式逻辑逆向综合的处理模式及处理流程。其中分块串行处理模式采用对分块数据顺序处理的方法,数据之间依赖性较强。而分块并行处理模式则采用对分块数据独立处理的方法,每个分块数据处理时不需要依赖上一分块处理的中间结果,所以处理效率较高。本文结合不同的处理模式对相关算法进行了适用性分析,为后续脱机式逻辑综合子系统的设计奠定了理论基础。（2）提出了近似最小覆盖迭代搜索算法。在输出变量数较多的情况下,所有输出共享同一个乘积项的可能性较小,更多情况是部分输出间共享乘积项。针对这一特点,本文提出了将传统算法中一次性求出绝对最小覆盖的模式转换为多次迭代逼近最优解... 

【文章来源】：战略支援部队信息工程大学河南省

【文章页数】：86 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

－2007年中国集成电路设计业规模及增长

结束图 3 脱机式逆向分析串行体系结构图块串行处理模式采用支持分块处理的逻辑综合算法，对原始真值表数据分块读入果保存在内存区域。每次处理都是在上一块数据处理的中间结果的，直到所有数据处理完毕。另外，在每块数据处理的时候，是先将离获得单输出数据，然后针对每个输出分别处理数据，所有原始数出的质立方体集合（PI 集）。最后通过阵列合并各个单输出的 PI 集的最小覆盖，从而获得成本最优或者接近最优的功能等价结果并转，分块串行处理模式的处理流程如图 4 所示。行处理模式对分块数据采用顺序处理的方法，前一分块数据综合后下一分块数据综合的前提，这导致每次进行分块数据处理时，过分间结果。因此，由于分块串行模式的自身局限性，本文所设计的算理模式。

信息工程大学硕士学位论文块并行处理模式采用可支持分块并行处理的逻辑逆向综合算法，对原始真值表数据，中间结果保存在内存区域。每次分块处理都是独立完成，不需要中间结果，直到所有数据块处理完毕才将各个分块处理的中间结果的具体处理过程与串行模式类似，也是先进行单输出 PI 集的求解，出最小覆盖，最后转换成布尔方程式的形式完成数据处理，分块并如图 5 所示。论上并行处理模式是可行的，但需要多个处理器的支撑才能够实现实际运行时是将每个分块处理的中间结果依次迭代相交，直至所有处理模式不同，采用并行处理模式进行数据处理时，对每个分块数一分块处理的中间结果，而是采用直接对分块数据进行取补的方法将其中间结果与之前分块的中间结果再进行整合处理，因此对分块。

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3224514