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In large controller-datapath systems, the switching activity of datapath is administered by controller. The unnecessary switching activity will cause more power consumption, and therefore the design of controllers (i.e. Finite State Machines, FSMs) will influence the whole power consumption of the systems. The state assignment and output encoding are the two major factors influencing the power of system under the hardware implementation of controllers. In this paper, we present an integer linear programming (ILP) method to solve the state assignment and output encoding problems. The purpose is to reduce switching activity such that the goal of power optimization can be achieved. It has not to reschedule the operations of datapath under timing and resource constraints and has no extra area overhead. In order to verify the effectiveness of our proposed ILP approach, we use this approach to implement several controller-datapath systems. Experimental results show that our proposed approach achieves an average of 30.513% power savings compared to the traditional area optimal synthesis tool, SIS, where power is not considered. Our proposed approach does not cause extra area overhead while achieving a significant power saving of systems.

The state assignment is one of the most important problems in hardware implementation of controllers (finite state machines, FSMs). Traditional heuristics include simulated annealing (SA), greedy approach, and recursive Min-Cut partitioning. Since these methods can¡¦t reduce both area and power, thus we propose a new approach which using integer linear programming (ILP) to solve the state assignment. The proposed of ILP approach can set the weight and reach best solution between less area and low power. The approach can find out the best state assignment for both low-area and low power consumption. In addition, we also use ILP to solve the output encoding of controller in order to reduce the power consumption of datapath. Finally, to verify the effectiveness of our proposed approach, we do some experiments on several MCNC FSM benchmarks and controller-datapath systems. The experimental results show that a significant power and area savings can be achieved.

The discipline usually called `probability theory' can be seen as the theory which describes and sets standard norms to the way we reason about plausibility. From this point of view, this `plausibility theory' is a province of logic, and the following informal proportion subsists: plausibility theory is to the common notion of `plausibility', as deductive logic is to the common notion of `truth'. Some studies in plausibility theory are here offered. An alternative view and mathematical formalism for the problem of induction (the prediction of uncertain events from similar, certain ones) is presented. It is also shown how from plausibility theory one can derive a mathematical framework, based on convex geometry, for the description of the predictive properties of physical theories. Within this framework, problems like state assignment - for any physical theory - find simple and clear algorithms, numerical examples of which are given for three-level quantum systems. Plausibility theory also gives insights on various fashionable theorems, like Bell’s theorem, and various fashionable `paradoxes', like Gibbs' paradox. / QC 20100816

Esta dissertação investiga a aplicação dos algoritmos evolucionários inspirados na computação quântica na síntese de circuitos sequenciais. Os sistemas digitais sequenciais representam uma classe de circuitos que é capaz de executar operações em uma determinada sequência. Nos circuitos sequenciais, os valores dos sinais de saída dependem não só dos valores dos sinais de entrada como também do estado atual do sistema. Os requisitos cada vez mais exigentes quanto à funcionalidade e ao desempenho dos sistemas digitais exigem projetos cada vez mais eficientes. O projeto destes circuitos, quando executado de forma manual, se tornou demorado e, com isso, a importância das ferramentas para a síntese automática de circuitos cresceu rapidamente. Estas ferramentas conhecidas como ECAD (Electronic Computer-Aided Design) são programas de computador normalmente baseados em heurísticas. Recentemente, os algoritmos evolucionários também começaram a ser utilizados como base para as ferramentas ECAD. Estas aplicações são referenciadas na literatura como eletrônica evolucionária. Os algoritmos mais comumente utilizados na eletrônica evolucionária são os algoritmos genéticos e a programação genética. Este trabalho apresenta um estudo da aplicação dos algoritmos evolucionários inspirados na computação quântica como uma ferramenta para a síntese automática de circuitos sequenciais. Esta classe de algoritmos utiliza os princípios da computação quântica para melhorar o desempenho dos algoritmos evolucionários. Tradicionalmente, o projeto dos circuitos sequenciais é dividido em cinco etapas principais: (i) Especificação da máquina de estados; (ii) Redução de estados; (iii) Atribuição de estados; (iv) Síntese da lógica de controle e (v) Implementação da máquina de estados. O Algoritmo Evolucionário Inspirado na Computação Quântica (AEICQ) proposto neste trabalho é utilizado na etapa de atribuição de estados. A escolha de uma atribuição de estados ótima é tratada na literatura como um problema ainda sem solução. A atribuição de estados escolhida para uma determinada máquina de estados tem um impacto direto na complexidade da sua lógica de controle. Os resultados mostram que as atribuições de estados obtidas pelo AEICQ de fato conduzem à implementação de circuitos de menor complexidade quando comparados com os circuitos gerados a partir de atribuições obtidas por outros métodos. O AEICQ e utilizado também na etapa de síntese da lógica de controle das máquinas de estados. Os circuitos evoluídos pelo AEICQ são otimizados segundo a área ocupada e o atraso de propagação. Estes circuitos são compatíveis com os circuitos obtidos por outros métodos e em alguns casos até mesmo superior em termos de área e de desempenho, sugerindo que existe um potencial de aplicação desta classe de algoritmos no projeto de circuitos eletrônicos. / This thesis investigates the application of quantum inspired evolutionary algorithms in the synthesis of sequential circuits. Sequential digital systems represent a class of circuit that is able to execute operations in a particular sequence. In sequential circuits, the values of output signals not only depend on the values of input signals but also on the current state of the system. The increasingly high requirements regarding the functionality and performance of digital systems demand more efficient designs. The design of these circuits, when implemented manually, became slow and thus the importance of tools for automatic synthesis of circuits grew rapidly. These tools known as ECAD (Electronic Computer-Aided Design) are computer programs usually based on heuristics. Recently, evolutionary algorithms also began to be used as a basis in ECAD tools developing. These applications are referenced in literature as evolutionary electronics. The algorithms most commonly used in evolutionary electronics are genetic algorithms and genetic programming. This work presents a study of the application of quantum inspired evolutionary algorithms as a tool for automatic synthesis of sequential circuits. This class of algorithms uses the principles of quantum computing to improve the performance of evolutionary algorithms. Traditionally, the design of sequential circuits is divided into five main steps: (i) State machine specification; (ii) Reduction of states; (iii) State assignment; (iv) Control logic synthesis and (v) Implementation of the state machine. The proposed algorithm AEICQ is used in the state assignment design step. The choice of an optimal state assignment is treated in the literature as an issue still unresolved. The state assignment chosen for a particular state machine has a direct impact on the complexity of its control logic. The results show that the state assignment obtained by AEICQ in fact leads to the implementation of circuits of less complexity when compared with the ones generated from assignments obtained by other methods. The AEICQ is also used in the control logic synthesis of the state machine. The circuits evolved by AEICQ are optimized according to the area occupied and the propagation delay. These circuits are compatible with the circuits obtained by other methods and in some cases even higher in terms of area and performance, suggesting that there is a potential for application of this class of algorithms in the design of electronic circuits.

Esta dissertação investiga a aplicação dos algoritmos evolucionários inspirados na computação quântica na síntese de circuitos sequenciais. Os sistemas digitais sequenciais representam uma classe de circuitos que é capaz de executar operações em uma determinada sequência. Nos circuitos sequenciais, os valores dos sinais de saída dependem não só dos valores dos sinais de entrada como também do estado atual do sistema. Os requisitos cada vez mais exigentes quanto à funcionalidade e ao desempenho dos sistemas digitais exigem projetos cada vez mais eficientes. O projeto destes circuitos, quando executado de forma manual, se tornou demorado e, com isso, a importância das ferramentas para a síntese automática de circuitos cresceu rapidamente. Estas ferramentas conhecidas como ECAD (Electronic Computer-Aided Design) são programas de computador normalmente baseados em heurísticas. Recentemente, os algoritmos evolucionários também começaram a ser utilizados como base para as ferramentas ECAD. Estas aplicações são referenciadas na literatura como eletrônica evolucionária. Os algoritmos mais comumente utilizados na eletrônica evolucionária são os algoritmos genéticos e a programação genética. Este trabalho apresenta um estudo da aplicação dos algoritmos evolucionários inspirados na computação quântica como uma ferramenta para a síntese automática de circuitos sequenciais. Esta classe de algoritmos utiliza os princípios da computação quântica para melhorar o desempenho dos algoritmos evolucionários. Tradicionalmente, o projeto dos circuitos sequenciais é dividido em cinco etapas principais: (i) Especificação da máquina de estados; (ii) Redução de estados; (iii) Atribuição de estados; (iv) Síntese da lógica de controle e (v) Implementação da máquina de estados. O Algoritmo Evolucionário Inspirado na Computação Quântica (AEICQ) proposto neste trabalho é utilizado na etapa de atribuição de estados. A escolha de uma atribuição de estados ótima é tratada na literatura como um problema ainda sem solução. A atribuição de estados escolhida para uma determinada máquina de estados tem um impacto direto na complexidade da sua lógica de controle. Os resultados mostram que as atribuições de estados obtidas pelo AEICQ de fato conduzem à implementação de circuitos de menor complexidade quando comparados com os circuitos gerados a partir de atribuições obtidas por outros métodos. O AEICQ e utilizado também na etapa de síntese da lógica de controle das máquinas de estados. Os circuitos evoluídos pelo AEICQ são otimizados segundo a área ocupada e o atraso de propagação. Estes circuitos são compatíveis com os circuitos obtidos por outros métodos e em alguns casos até mesmo superior em termos de área e de desempenho, sugerindo que existe um potencial de aplicação desta classe de algoritmos no projeto de circuitos eletrônicos. / This thesis investigates the application of quantum inspired evolutionary algorithms in the synthesis of sequential circuits. Sequential digital systems represent a class of circuit that is able to execute operations in a particular sequence. In sequential circuits, the values of output signals not only depend on the values of input signals but also on the current state of the system. The increasingly high requirements regarding the functionality and performance of digital systems demand more efficient designs. The design of these circuits, when implemented manually, became slow and thus the importance of tools for automatic synthesis of circuits grew rapidly. These tools known as ECAD (Electronic Computer-Aided Design) are computer programs usually based on heuristics. Recently, evolutionary algorithms also began to be used as a basis in ECAD tools developing. These applications are referenced in literature as evolutionary electronics. The algorithms most commonly used in evolutionary electronics are genetic algorithms and genetic programming. This work presents a study of the application of quantum inspired evolutionary algorithms as a tool for automatic synthesis of sequential circuits. This class of algorithms uses the principles of quantum computing to improve the performance of evolutionary algorithms. Traditionally, the design of sequential circuits is divided into five main steps: (i) State machine specification; (ii) Reduction of states; (iii) State assignment; (iv) Control logic synthesis and (v) Implementation of the state machine. The proposed algorithm AEICQ is used in the state assignment design step. The choice of an optimal state assignment is treated in the literature as an issue still unresolved. The state assignment chosen for a particular state machine has a direct impact on the complexity of its control logic. The results show that the state assignment obtained by AEICQ in fact leads to the implementation of circuits of less complexity when compared with the ones generated from assignments obtained by other methods. The AEICQ is also used in the control logic synthesis of the state machine. The circuits evolved by AEICQ are optimized according to the area occupied and the propagation delay. These circuits are compatible with the circuits obtained by other methods and in some cases even higher in terms of area and performance, suggesting that there is a potential for application of this class of algorithms in the design of electronic circuits.