본 논문에서는 최근에 관심을 모으고 있는Table Look- Up형의 FPGA를 위한 다출력 함수로직 합성 알고리즘에 대해 기술한다. 본 고에서 제안하는 TLU형 FPGA를 위한 다출력 함수 로직 합성 방법은 기능적 분해 방법을 사용하였으며, 이 방법을 이용한 2가지의 새로운 알고리즘을 설명한다. 첫번째는 한 출력에 적용한 Rofh-Karp 알고리즘을 다출력에 웅용할 수 있도록 확장하였으며, 두 번째는 분해과정에서 공통 분해 함수를 찾는 효과적 인 알고리즘을 제안한다. 기술 매핑의 최적화 대상은 CLB 개수를 고려했으며, 벤치마크 테스트를 통한 일반적인 회로에 적용성 검증, 기존 알고리즘과의 성능 비교 및 개선에 대해 연구하였다. 논리 설계 합성기 구성 과정에서 새로운 알고리즘을 구현하여 실험한 결과를 기존의 다출력 함수 분해 방법과 비교하면 CLB 의 개수, 네트 수 등 성능과 수행 시간에서 매우 만족할 만한 결과를 얻었다．
This paper describes two algorithms for technology mapping of multiple output functions into interesting and popular FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) that lise look-up table memories. For improvement of technology mapping for FPGA, we use the functional decomposition method for multiple output functions. Two algorithms are proposed. The one is the Roth-Karp algorithm extended for multiple output functions. The other is the novel and efficient algorithm which looks for common decomposition functions through the decomposition procedure. The cost function is used to minimize the number of CLBs and nets and to improve performance of the network. Finally we compare our new algorithm with previous logic design technique. Experimental results show significant reduction in the number of CLBs and nets.
