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A fast general slew constrained minimum cost buffering algorithm

机译：快速通用压摆约束最小成本缓冲算法

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摘要

As VLSI technology moves to the nanoscale regime, ultra-fast slew buffering techniques considering buffer cost minimization are highly desirable. The existing technique proposed in [S. Hu, C. Alpert.J. Hu, S. Karandikar, Z. Li, W. Shi, C.-N. Sze, Fast algorithms for slew constrained minimum cost buffering, IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems 26 (11) (2007) 2009-2022] is able to efficiently perform buffer insertion with a simplified assumption on buffer input slew. However, when handling more general cases without input slew assumptions, it becomes slow despite the significant buffer savings. In this paper, a fast buffering technique is proposed to handle the general slew buffering problem. Instead of building solutions from scratch, the new technique efficiently optimizes buffering solutions obtained with the fixed input slew assumption. Experiments on industrial nets demonstrate that our algorithm is highly efficient. Compared to the commonly used van Ginneken style buffering, up to 49× speed up is obtained and often 10% buffer area is saved. Compared to the algorithm without input slew assumption proposed in [S. Hu, C. Alpert.J. Hu, S. Karandikar, Z. Li, W. Shi, C.-N. Sze, Fast algorithms for slew constrained minimum cost buffering, IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems 26 (11) (2007) 2009-2022], up to 37× speedup can be obtained with slight sacrifice in solution quality.
机译：随着VLSI技术向纳米尺度发展，迫切需要考虑使缓冲器成本最小化的超快速回转缓冲技术。 ［S． Hu C.Alpert.J。 Hu S.Karandikar，Z。Li，W。Shi，C.-N。 Sze，用于压摆的快速算法限制了最小的成本缓冲，《 IEEE集成电路和系统计算机辅助设计学报》（26（11）（2007）2009-2022）能够以简化的假设对缓冲区输入压摆有效地执行缓冲区插入。但是，当在没有输入压摆假设的情况下处理更一般的情况时，尽管可以节省大量的缓冲区，但是速度变慢。本文提出了一种快速缓冲技术来解决一般的转换缓冲问题。代替从头开始构建解决方案，新技术可以有效地优化使用固定输入摆率假设获得的缓冲解决方案。在工业网络上的实验表明，我们的算法是高效的。与常用的van Ginneken样式缓冲相比，速度可提高49倍，并且通常可节省10％的缓冲区域。与[S. Hu C.Alpert.J。 Hu S.Karandikar，Z。Li，W。Shi，C.-N。 Sze，压摆约束最小成本缓冲的快速算法，《集成电路与系统计算机辅助设计的IEEE交易》（26（11）（2007）2009-2022），在解决方案质量上稍有牺牲的情况下，可以获得高达37倍的加速。

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